Trends in the Frequency of Water and Heat Stress in Mid-Latitude North America since 1980
Notice bibliographique
Résumé
The water-energy balance of many mid-latitude watersheds has been changing in recent decades due to global warming. These changes manifest themselves over both long timescales (e.g., hydrologic drought) and short timescales (e.g., agricultural drought) and may be ameliorated or exacerbated by vegetative response. We apply a Budyko framework to assess short-term response to long-term trends in water and heat stress (HS) across mid-latitude North America. Using high-resolution meteorological data and streamflow records, we calculate the frequency of HS every year since 1980 for every gaged watershed with adequate data (n = 1528). We find that HS has become more frequent in most watersheds in the western US, New England, and southeastern Canada. However, we find that HS has become less frequent in the Midwest and the relatively humid eastern US. By assessing the relationship between trends in HS frequency and proximate forcing variables (annual PPT, annual streamflow, minimum and maximum daily temperatures, actual evapotranspiration, and potential evapotranspiration), we find that these trends in HS frequency are primarily driven by meteorological forcings rather than vegetative response. Finally, we contextualize our findings within the Budyko framework, which assumes a landscape in equilibrium with its climate, with the implication that these trends in HS are only likely to be realized after local vegetation has adapted to new meteorological norms.
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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) | 0,001 | 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 ».