Variation of Runoff and Runoff Components of the Lhasa River Basin in the Qinghai-Tibet Plateau under Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative analysis of changes in Lhasa River runoff components was significant to local water resources management. This study constructed the spatial processes in hydrology (SPHY) model in the Lhasa River Basin and optimized the model’s parameters using the hydrograph partitioning curves (HPC) method. The Lhasa River Basin’s precipitation and temperature were forecasted for 2020 to 2100 using the statistical downscaling model (SDSM) and two scenarios from the fifth generation of the Canadian earth system model (CanESM5) dataset, shared socioeconomic pathways 1-2.6 (SSP1-2.6) and shared socioeconomic pathways 2-4.5 (SSP2-4.5). This study analyzed the potential changes in Lhasa River runoff and components based on the future climate. The results showed that the Lhasa River runoff from 2010 to 2019 was composed of snowmelt runoff, glacier melt runoff, rainfall runoff, and baseflow, with the proportions of 15.57, 6.19, 49.98, and 28.26%, respectively. From 2020 to 2100, under the SSP1-2.6 scenario, the precipitation and average temperature increased by 0.76mm and 0.08 °C per decade. Under the SSP2-4.5 scenario, the increasing rate was 3.57 mm and 0.25 °C per decade. Due to the temperature increase, snowmelt and glacier melt runoff showed a decreasing trend. The decline rate of total runoff was 0.31 m3/s per year under the SSP1-2.6 scenario due to the decrease in baseflow. Under the SSP2-4.5 scenario, total runoff and rainfall runoff showed a clear increasing trend at an average rate of 1.13 and 1.16 m3/s per year, respectively, related to the significant increase in precipitation. These conclusions suggested that climate change significantly impacted the Lhasa River’s total runoff and runoff components.
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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 ».