MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3206839704 · doi:10.1016/j.eng.2021.04.029

Hydrological Response to Climate and Land Use Changes in the Dry–Warm Valley of the Upper Yangtze River

2021· article· en· W3206839704 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEngineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaBeijing Municipal Natural Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésYangtze riverDry landHydrology (agriculture)Environmental scienceClimate changeDry climateClimatologyWater resource managementPhysical geographyGeographyGeologyChinaOceanographyAgronomyGeotechnical engineeringArchaeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydrological process in the dry–warm valley of the mountainous area of southwest China has unique characteristics and has attracted scientific attention worldwide. Given that this is an area with fragile ecosystems and intensive water resource conflicts in the upper reaches of the Yangtze River, a systematic identification of its hydrological responses to climate and land use variations needs to be performed. In this study, MIKE SHE was employed and calibrated for the Anning River Basin in the dry–warm valley. Subsequently, a deep learning neural network model of the long short-term memory (LSTM) and a traditional multi-model ensemble mean (MMEM) method were used for an ensemble of 31 global climate models (GCMs) for climate projection. The cellular automata–Markov model was implemented to project the spatial pattern of land use considering climatic, social, and economic conditions. Four sets of climate projections and three sets of land use projections were generated and fed into the MIKE SHE to project hydrologic responses from 2021 to 2050. For the calibration and first validation periods of the daily simulation, the coefficients of determination (R) were 0.85 and 0.87 and the Nash–Sutcliffe efficiency values were 0.72 and 0.73, respectively. The advanced LSTM performed better than the traditional MMEM method for daily temperature and monthly precipitation. The average monthly temperature projection under representative concentration pathway 8.5 (RCP8.5) was expected to be slightly higher than that under RCP4.5; this is contrary to the average monthly precipitation from June to October. The variations in streamflow and actual evapotranspiration (ET) were both more sensitive to climate change than to land use change. There was no significant relationship between the variations in streamflow and the ET in the study area. This work could provide general variation conditions and a range of hydrologic responses to complex and changing environments, thereby assisting with stochastic uncertainty and optimizing water resource management in critical regions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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