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Enregistrement W3186841741 · doi:10.1029/2021wr029832

Improved Regional Scale Dynamic Evapotranspiration Estimation Under Changing Vegetation and Climate

2021· article· en· W3186841741 sur OpenAlexafffundabout
Krysta Giles‐Hansen, Xiaohua Wei

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEvapotranspirationEnvironmental scienceVegetation (pathology)WatershedClimate changePrecipitationWater balanceDisturbance (geology)Hydrology (agriculture)SnowLeaf area indexPhysical geographyClimatologyAtmospheric sciencesEcologyGeographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vegetation change can significantly alter evapotranspiration (ET), an important component of the terrestrial water balance, and consequently influences other hydrological processes. With no direct measurement techniques available at large spatial scales, the accurate estimation of ET under changing forest landscapes and climate is challenging. In this study, we used an improved method based on Fuh's equation (a functional form of the Budyko framework) to investigate ET responses to cumulative forest disturbance and climate in the snow‐dominated interior of British Columbia, Canada. First, we divided the study region into three distinct climate groups, and then related the watershed parameter m in Fuh's equation to vegetation change (represented by cumulative equivalent clearcut area (CECA)) and watershed properties, with independent calibration and validation watersheds. The validated relationships were used to examine regional ET variations (∼380,000 km2). Our results showed that ET in moderate climates had the highest sensitivity to CECA, characterized by wetness index between 1 and 2 (the ratio of precipitation to potential evapotranspiration). ET in dry climates (wetness index <1) was also significantly related to CECA, but with reduced sensitivity compared to the moderate climates. Wetter climates (wetness index >2) did not show a significant relationship with CECA, suggesting an insensitivity of ET to forest change. Simulations under future climate and vegetation disturbance scenarios demonstrated that ET would be further decreased in most of the study region. Forest management should consider reducing disturbance in the dry to moderate climate areas to mitigate negative impacts on hydrological processes and functions.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,258 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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