Space-time variability of soil moisture based drought in the transboundary Koshi river basin of the Himalayan region
Notice bibliographique
Résumé
Soil moisture is an important part of the vegetation cycle and a controlling factor for agriculture. Withstanding the role of agricultural productivity in economic development of a nation, it is imperative that water resources planners and managers are able to assess and forecast agricultural drought. As agricultural drought is related to declining soil moisture, this paper studies the dynamics of soil moisture based drought in the transboundary Koshi river basin in the Himalayan region. By applying the J2000 hydrological model, the daily soil moisture is derived for the whole basin for a 28-year time frame (1980-2007). The soil moisture deficit index (SMDI) is calculated based on a fully distributed spatial representation by considering the derivation from the long term soil moisture on a weekly time scale. In order to analyze the variation of soil moisture drought spatially, the river basin is subdivided into three distinct geographical areas, i.e. Northern Tibet, High and Middle Mountains, and Southern Plain. Further, temporally the SMDI is calculated for four distinct seasons based on wetness and dryness patterns observed in the study area, i.e. monsoon, post-monsoon, winter and pre-monsoon. A multi-site and multi-variable (streamflow at one station and evapotranspiration at three stations) approach was used for the calibration and validation of the J2000 model. Results show that the J2000 model is able to simulate the hydrological cycle of the basin with high accuracy. The model properly represents the winter drought of 2005 and 2006 was the most severe drought in the 28-year time period. Results also show considerable increases in the frequency of pre-monsoon and post-monsoon soil moisture drought in recent years. Severe droughts have had a high frequency in recent years, which is also reflected by an increase of areas that were impacted. In summary, our results show that severity and occurrence of agricultural drought has increased in the Koshi river basin in the last three decades, especially in the winter and pre-monsoon. This will have serious implications for agricultural productivity and for water resources management of the basin.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».