Multi-model ensemble projection of mean and extreme streamflow of Brahmaputra River Basin under the impact of climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The streamflow of Brahmaputra River Basin is vital for sustainable socioeconomic development of the Ganges delta. Frequent floods and droughts in the past decades indicate the susceptibility of the region to climate variability. Although there are multiple studies investigating the basin's future water availability, most of those are based on limited climate change scenarios despite the wide range of uncertainties in different climate model projections. This study aims to provide a better estimation of projected future streamflow for a combination of 18 climate change scenarios. We develop a hydrologic model of the basin and simulate the future water availability based on these climate change scenarios. Our results show that the simulated mean annual, mean seasonal and annual maximum streamflow of the basin is expected to increase in future. By the end of the 21st century, the projected increase in mean annual, mean dry season, mean wet season, and annual maximum streamflow is about 25, 178, 11, and 22%, respectively. We also demonstrate that this projected streamflow can be expressed as a multivariate linear regression of projected changes in temperature and precipitation in the basin and would be very useful for policy makers to make informed decision regarding climate change adaptation.
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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) | 0,000 | 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 ».