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Enregistrement W3079266235 · doi:10.1098/rsos.191957

Predicting hydrologic responses to climate changes in highly glacierized and mountainous region Upper Indus Basin

2020· article· en· W3079266235 sur OpenAlex
Muhammad Izhar Shah, Asif Khan, Tahir Ali Akbar, Quazi K. Hassan, Asim Jahangir Khan, Ashraf Dewan

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.

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil and Water Assessment ToolEnvironmental scienceRepresentative Concentration PathwaysSWAT modelSnowmeltPrecipitationGlacierClimate changeMeltwaterHydrology (agriculture)SnowClimatologyStructural basinWater resourcesClimate modelDrainage basinStreamflowPhysical geographyGeologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Upper Indus Basin (UIB) is a major source of supplying water to different areas because of snow and glaciers melt and is also enduring the regional impacts of global climate change. The expected changes in temperature, precipitation and snowmelt could be reasons for further escalation of the problem. Therefore, estimation of hydrological processes is critical for UIB. The objectives of this paper were to estimate the impacts of climate change on water resources and future projection for surface water under different climatic scenarios using soil and water assessment tool (SWAT). The methodology includes: (i) development of SWAT model using land cover, soil and meteorological data; (ii) calibration of the model using daily flow data from 1978 to 1993; (iii) model validation for the time 1994–2003; (iv) bias correction of regional climate model (RCM), and (v) utilization of bias-corrected RCM for future assessment under representative concentration pathways RCP4.5 and RCP8.5 for mid (2041–2070) and late century (2071–2100). The results of the study revealed a strong correlation between simulated and observed flow with R 2 and Nash–Sutcliff efficiency (NSE) equal to 0.85 each for daily flow. For validation, R 2 and NSE were found to be 0.84 and 0.80, respectively. Compared to baseline period (1976–2005), the result of RCM showed an increase in temperature ranging from 2.36°C to 3.50°C and 2.92°C to 5.23°C for RCP4.5 and RCP8.5 respectively, till the end of the twenty-first century. Likewise, the increase in annual average precipitation is 2.4% to 2.5% and 6.0% to 4.6% (mid to late century) under RCP4.5 and RCP8.5, respectively. The model simulation results for RCP4.5 showed increase in flow by 19.24% and 16.78% for mid and late century, respectively. For RCP8.5, the increase in flow is 20.13% and 15.86% during mid and late century, respectively. The model was more sensitive towards available moisture and snowmelt parameters. Thus, SWAT model could be used as effective tool for climate change valuation and for sustainable management of water resources in future.

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)0,001
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,237 · 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