Quantification of ecohydrological sensitivities and their influencing factors at the seasonal scale
Notice bibliographique
Résumé
Ecohydrological sensitivity, defined as the response intensity of streamflow to per unit vegetation change is an integrated indicator for assessing hydrological sensitivity to vegetation change. Understanding ecohydrological sensitivity and its influencing factors is crucial for managing water supply, reducing water-related hazards and ensuring aquatic functions by vegetation management. Yet, there is still a systematic assessment on ecohydrological sensitivity and associated driving factors especially at a seasonal scale lacking. In this study, 14 large watersheds across various environmental gradients in China were selected to quantify their ecohydrological sensitivities at a seasonal scale and to examine the role of associated influencing factors such as climate, vegetation, topography, soil and landscape. Based on the variables identified by correlation analysis and factor analysis, prediction models of seasonal ecohydrological sensitivity were constructed to test their utilities for the design of watershed management and protection strategies. Our key findings were the following: (1) ecohydrological sensitivities were more sensitive under dry conditions than wet conditions – for example, 1 % LAI (leaf area index) change, on average, induced 5.05 % and 1.96 % change in the dry and wet season streamflow, respectively; (2) seasonal ecohydrological sensitivities were highly variable across the study watersheds with different climate conditions, dominant soil types and hydrological regimes; and (3) the dry season ecohydrological sensitivity was mostly determined by topography (slope, slope length, valley depth and downslope distance gradient), soil (topsoil organic carbon and topsoil bulk density) and vegetation (LAI), while the wet season ecohydrological sensitivity was mainly controlled by soil (topsoil-available water-holding capacity), landscape (edge density) and vegetation (leaf area index). Our study provided a useful and practical framework to assess and predict ecohydrological sensitivities at the seasonal scale. The established ecohydrological sensitivity prediction models can be applied to ungauged watersheds or watersheds with limited hydrological data to help decision makers and watershed managers effectively manage hydrological impacts through vegetation restoration programs. We conclude that ecohydrological sensitivities at the seasonal scale are varied by climate, vegetation and watershed property, and their understanding can greatly support the management of hydrological risks and protection of aquatic functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».