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Enregistrement W3046586734 · doi:10.1088/1748-9326/abaad9

Alignment of tree phenology and climate seasonality influences the runoff response to forest cover loss

2020· article· en· W3046586734 sur OpenAlexaboutno aff
James Knighton, Varsha Vijay, Margaret A. Palmer

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceStreamflowSurface runoffBaseflowSnowmeltPrecipitationClimate changeHydrology (agriculture)Drainage basinDeforestation (computer science)EcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Trees shape the critical zone and modulate terrestrial water storage yet observed streamflow responses to forest cover change vary. Differences in catchment area, soil water storage, management practices, tree species, and climate are among the many explanations proposed for heterogeneous hydrologic responses. We addressed evidence for the hypothesis that mean annual temperature (MAT) and the phase shift between precipitation and enhanced vegetation index (EVI) peaks, θ , explain a significant amount of the variation in hydrologic response to forest cover loss. We selected 50 catchments with daily streamflow records spanning eight nations and seven climate regions. Categorical clustering of catchments was performed with MAT, θ, minimum EVI, catchment area, and percentage forest loss. Similar storm event runoff ratio responses to deforestation were best clustered by MAT and θ . High MAT tropical monsoonal catchments (Brazil, Myanmar, and Liberia) exhibited minimal evidence of increasing runoff ratios (increases observed in 9% of catchments). Low MAT subarctic, cold semi-arid, and humid continental catchments (US, Canada, and Estonia) showed consistent runoff increases around the time of snowmelt (94%). The deforestation runoff responses of temperate and subtropical catchments with Mediterranean, humid, and oceanic climates depended strongly on θ . We observe increased runoff following forest loss in a majority of catchments (90%) where precipitation peaks followed peak growing season (max EVI) (US). In contrast, where precipitation peaks preceded the growing season (South Africa and Australia) there was less evidence of increased runoff (25% of catchments). This research supports the strategic implementation of native forest conservation or restoration for simultaneously mitigating the effects of global climate change and regional or local surface runoff.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,255 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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