Examining ground and surface water changes in response to environmental variables, land use dynamics, and socioeconomic changes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada's abundant and high-quality water resources support a growing human population, as well as thriving industrial and agricultural economies. However, recent intense drought conditions have raised concerns for current water resource availability. Patterns of long-term ground and surface water (GSW) changes, and their response to environmental conditions, land-use dynamics, and socioeconomic changes are not well-understood across this large and diverse country. To address this crucial gap, we identified regions of ground and surface water (GSW) changes in all the Provinces of Canada between 2002 and 2016 from the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) and Global Land Data Assimilation System (GLDAS) datasets. We explored the relationships between GSW changes and environmental, socioeconomic, and land-use dynamics over time. We found that all the Provinces of Canada gained a net 4.46 mm Liquid Water Equivalent (LWE) per year, equivalent to a total increase of 66.9 mm LWE. GSW increases were significantly associated with the normalized difference vegetation index and evapotranspiration rates. In contrast, GSW declines were significantly related to deforestation rate, urban expansion, and economic development (median household income). Despite apparent widespread post-drought recovery detected from 2002 to 2016, the rapid GSW declines were also observed in almost all of Western Canada and part of Ontario, amounting to a net loss of 66.13 mm. This indicates that a pronounced drought had emerged. It is anticipated that Canada will be experiencing more frequent and severe droughts under ongoing climate change and increasing demand for water resources.
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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 | 0,001 | 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 ».