Change in Stream Flow of Gumara Watershed, upper Blue Nile Basin, Ethiopia under Representative Concentration Pathway Climate Change Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Climate change plays a pivotal role in the hydrological dynamics of tributaries in the upper Blue Nile basin. The understanding of the change in climate and its impact on water resource is of paramount importance to sustainable water resources management. This study was designed to reveal the extent to which the climate is being changed and its impacts on stream flow of the Gumara watershed under the Representative Concentration Pathway (RCP) climate change scenarios. The study considered the RCP 2.6, RCP 4.5, and RCP 8.5 scenarios using the second-generation Canadian Earth System Model (CanESM2). The Statistical Downscaling Model (SDSM) was used for calibration and projection of future climatic data of the study area. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was used for simulation of the future stream flow of the watershed. Results showed that the average temperature will be increasing by 0.84 °C, 2.6 °C, and 4.1 °C in the end of this century under RCP 2.6, RCP 4.5, and RCP 8.5 scenarios, respectively. The change in monthly rainfall amount showed a fluctuating trend in all scenarios but the overall annual rainfall amount is projected to increase by 8.6%, 5.2%, and 7.3% in RCP 2.6, RCP 4.5, and RCP 8.5, respectively. The change in stream flow of Gumara watershed under RCP 2.6, RCP 4.5, and RCP 8.5 scenarios showed increasing trend in monthly average values in some months and years, but a decreasing trend was also observed in some years of the studied period. Overall, this study revealed that, due to climate change, the stream flow of the watershed is found to be increasing by 4.06%, 3.26%, and 3.67%under RCP 2.6, RCP 4.5, and RCP 8.5 scenarios, respectively.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».