Hydrological Response to Climate and Land Use Changes in the Dry–Warm Valley of the Upper Yangtze River
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 découle