IMPACT OF CLIMATE CHANGE ON RAINFALL IN THE IRRIGATED INDUS BASIN: A CASE STUDY IN THE LOWER CHENAB CANAL SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
Impact of climate change on the water resources is considerable for the future policy making. Climate change impact on the irrigated Indus basin is also significant as it is in the upper Indus basin. In hydrological cycle, rainfall is the most important component and has significant contribution in the crop water requirement. Recharge in the aquifer is not a hidden phenomenon during the monsoon period in the irrigated Indus basin. Impact of climate change on the rainfall was studied using the Hadley Climate model version 3 (HadCM3). HadCM3 provides the A2 and B2 scenario and its impact on the future climatic parameters. Statistical downscaling model (SDSM) was used for downscaling the rainfall in the selected area of the Faisalabad irrigation zone. NCEP predictors was used for the assessment of the downscaled data using SDSM. Percentage change in the rainfall was observed for the midcentury (2040-2069) as compared to the base period . Results reveled the increase in the rainfall during the Rabi season. While significant decrease in the rainfall was observed during the monsoon season. Maximum percentage decrease in the rainfall was observed 6.42% and 61.9% in the month of November under A2 and B2 scenarios, respectively. Similarly, maximum percentage increase in the rainfall was observed 10.4.6% and 101.4% in the month of November under A2 and B2 scenarios, respectively. Decrease in the rainfall was observed in the months of monsoon and in April. While the increase in the rainfall was observed in the remaining period.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».