Alignment of tree phenology and climate seasonality influences the runoff response to forest cover loss
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».