Both Forest Harvesting and Hydropower Dams Yielded Negative Impact on Low Flow Regimes in the Zagunao River Watershed, Southwest China
Notice bibliographique
Résumé
Forest harvesting and hydropower dams can significantly affect flow regimes (magnitude, timing, duration, frequency, and variability), resulting in changes in degraded aquatic ecosystems and unstable water supply. Despite numerous studies on the effects of forest harvesting on mean flows, the impact of forest harvesting on flow regimes has been less investigated. A great difficulty lies in separating the hydrological effect of forest harvesting from that of climate variability and other watershed disturbances such hydropower dams. In this study, the Upper Zagunao River watershed (2242 km2) was selected as an example to provide a quantitative assessment of the effects of forest harvesting and hydropower dams on low flow regimes. The key findings include: (1) Forest harvesting led to a significant reduction in the magnitude and return period of low flows, and a significant increment in the variability and duration of low flows; (2) the recovery of low flow regimes occurred 40 years after forest harvesting as forest recovery processed; and (3) hydropower dams caused significant impact on all components of low flow regimes, e.g., a reduction in the magnitude, return period, and timing of low flows, and an increment in the variability and duration of low flows. Our findings highlight the negative impact of both forest harvesting and hydropower dams on low flow regimes in the Upper Zagunao River watershed. A watershed management strategy for offsetting the negative effect of hydropower dams on low flow regimes by restoring hydrological functions of subalpine forests is highly recommended in subalpine watersheds of the Upper Yangtze River.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».