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Enregistrement W2975444001 · doi:10.4236/gep.2019.79012

Climate Change Predictions of Increased Watershed Flow in Atlantic Canada: Implications for Surface Water Vulnerability and Ameliorative Land Use Planning and Management

2019· article· en· W2975444001 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Geoscience and Environment Protection · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésEnvironmental scienceWatershedWatershed managementHydrology (agriculture)Surface runoffClimate changeLand use, land-use change and forestryLand useRiparian zoneStreamflowEcohydrologyWetlandWater resource managementGeographyDrainage basinEcosystemEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Essential for comprehensive and sustainable watershed management is the need to understand interactions between climate change predictions and landuse modifications in concert on ecohydrology. The Atlantic Canada region is expected to experience elevated rainfall due to climate change over the next century. We undertook a predictive modeling study of a watershed in rural Nova Scotia, Thomas Brook, to investigate the potential of riparian reforestation to mitigate the deleterious environmental effects projected to occur from future climate change. A Watershed Analysis Risk Management Framework (WARMF) model was used to predict increased watershed flows using data from projections of the Canadian Regional Climate Change Model. The cold climate-validated WARMF model, which has been used previously to simulate surface flow hydrology in many agricultural and mixed-use landscapes, was found to predict increases of 9% to 25% in flow for the Thomas Brook watershed throughout the rest of the century. A spatial, exposure-based model, used previously in several studies, was adopted for assessing changes in surface water vulnerability based on GIS land-use and landscape topography estimates of nutrient loading, sedimentation, runoff, wetland loss, and stream geomorphology. This model indicated that increases in drainage intensity and drainage sensitivity expected through the climate change WARMF model resulted in greater proportions (from 5% to 27%) of the Thomas Brook watershed area being classified as “High vulnerability” for impacting surface water quality. In terms of land use planning, implementation of runoff and nutrient entrapment techniques through low impact development may need to become increasingly required in order to maintain aquatic health. In terms of land-use management, empirically increasing the width of riparian forest buffers was projected to reduce the predicted areal extent of “High vulnerability”. However, widths of 90 m would be required in order to achieve the same degree of protection that presently exists. Our conclusions are that climate-proofing this watershed through riparian reforestation would come at a cost in terms of the extent of land needed to be set aside by being taken out of agricultural production or commercial forestry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle