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Enregistrement W4312724177 · doi:10.1109/igarss46834.2022.9883975

Assessing the Temporal Dynamics of Terrestrial Water Storage in Ten Large River Basins in China

2022· article· en· W4312724177 sur OpenAlexaff
Shiyu Deng, Mingfang Zhang, Yiping Hou, Enxu Yu, Yali Xu

Notice bibliographique

RevueIGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainage basinChinaWater resourcesEnvironmental scienceStructural basinWater storageHydrology (agriculture)Climate changeClimatologyWater resource managementGeologyGeographyOceanographyEcologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the temporal variations of terrestrial water storage (TWS) in large river basins is crucial for water resource management and ecosystem protection. Yet, the variations of TWS in large river basins are often been assessed in term of temporal trends with limited studies on the stationarity of TWS. In this study, we investigated the temporal trends and stability of TWS in then large river basins in China from 2004 to 2014 using the corrected Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravity satellite data. Key findings are: (1) the average TWS in China showed a significant downward trend during the study period; and (2) the TWS in ten large river basins was non-stationary across China. Water surpluses were observed in the Northeast and the Southeast, while water deficits were found in the Northwest and the Southwest. This study provides policy-makers with critical information to design adaptive strategies and plans for basin-scale water resources management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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