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Enregistrement W3119718104 · doi:10.1007/s40808-020-01063-7

Modeling the impact of climate change on the hydrology of Andasa watershed

2021· article· en· W3119718104 sur OpenAlexaboutno aff
Negusu Tarekegn, Brook Abate, Alemayehu Muluneh, Yihun T. Dile

Notice bibliographique

RevueModeling Earth Systems and Environment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHawassa University
Mots-clésDownscalingHadCM3Environmental scienceClimate changeSoil and Water Assessment ToolWatershedEvapotranspirationHydrology (agriculture)StreamflowWater balanceSWAT modelClimate modelRepresentative Concentration PathwaysWater resourcesClimatologyDrainage basinGeographyGCM transcription factorsGeneral Circulation Model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper was aimed to study the impact of climate change on the hydrology of Andasa watershed for the period 2013–2099. The soil and water assessment tool (SWAT) was calibrated and validated, and thereby used to study the impact of climate change on the water balance. The future climate change scenarios were developed using future climate outputs from the Hadley Center Climate Model version 3 (HadCM3) A2 (high) and B2 (low) emission scenarios and Canadian Earth System Model version 2 (CanESM2) Representative concentration pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios. The large-scale maximum/minimum temperature and rainfall data were downscaled to fine-scale resolution using the Statistical Downscaling Model (SDSM). The mean monthly temperature projection of the four scenarios indicated an increase by a range of 0.4–8.5 °C while the mean monthly rainfall showed both a decrease of up to 97% and an increase of up to 109%. The long-term mean of all the scenarios indicated an increasing temperature and decreasing rainfall trends. Simulations showed that climate change may cause substantial impacts in the hydrology of the watershed by increasing the potential evapotranspiration (PET) by 4.4–17.3% and decreasing streamflow and soil water by 48.8–95.6% and 12.7–76.8%, respectively. The findings suggested that climate change may cause moisture-constrained environments in the watershed, which may impact agricultural activities in the watershed. Appropriate agricultural water management interventions should be implemented to mitigate and adapt to the plausible impacts of climate change by conserving soil moisture and reducing evapotranspiration.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,193 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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