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Enregistrement W4299348999 · doi:10.1016/j.quascirev.2022.107796

Human deforestation outweighed climate as factors affecting Yellow River floods and erosion on the Chinese Loess Plateau since the 10th century

2022· article· en· W4299348999 sur OpenAlexaff
Xinwei Yan, Jianbao Liu, Kathleen M. Rühland, Haoran Dong, Jinna He, John P. Smol

Notice bibliographique

RevueQuaternary Science Reviews · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoess plateauLoessErosionDeforestation (computer science)GeologyPhysical geographyPlateau (mathematics)Hydrology (agriculture)Climate changeEarth scienceEnvironmental scienceGeomorphologyGeographyOceanographySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing proportions of the global population are exposed to floods, including many living in the Yellow River floodplain . Since records were first kept in 602 BCE, there have been ∼1500 floods on the Yellow River, resulting in the death of millions of people. Counteracting increased flood risk requires an understanding of the relationship between climate, forest cover, erosion, and river flow. However, to assess whether the Yellow River basin is currently experiencing a period of high flood risk requires a long-term perspective. Here we use a variety of paleoenvironmental proxies (pollen, magnetic susceptibility , cladoceran assemblages) preserved in high-resolution, well-dated sediment records retrieved from an alpine lake in the middle Yellow River basin (Chinese Loess Plateau) within the agro-pastoral ecozone to examine how climatic and land-use changes affected aquatic ecosystems over the past ∼2000 years. Further, to examine changes in erosion, runoff production and flood frequency, we synthesize previously published proxy reconstructions of vegetation density, soil erosion , and dry-wet changes, as well as flood records from historical documents. We demonstrate that, following the period around the 10th century, excessive cultural deforestation outweighed climate effects and became the dominant factor that led to an unprecedented flood-rich period when drought conditions were common, cultivation expanded to meet food shortages, heavy silting raised the riverbed, and runoff and flood risk increased. These watershed changes, including enhanced soil erosion , affected the biological communities of aquatic ecosystems that led to the disappearance of planktonic cladocerans that hitherto dominated the assemblages. Increasing temperatures and weakening monsoon precipitation during the past ∼50 years, together with decreased erosion indicated by unprecedented reductions in Yellow River runoff and sediment load resulting from reforestation and damming, led to the re-establishment of planktonic cladocerans. Despite these recent changes, vegetation cover has not recovered to pre-deforestation levels, suggesting that the Yellow River is currently experiencing a high flood risk period. Our results emphasize the importance of considering vegetation–flooding relationships to help improve risk assessments and management protocols for the Yellow River.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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