Impact of land cover changes on <scp>Long‐Term Regional‐Scale</scp> groundwater recharge simulation in cold and humid climates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In cold and humid climates, warming temperatures will result in longer growing seasons, leading to land cover changes that could have long‐term impacts on groundwater recharge (GWR), in addition to the direct impacts of climate change. The objective of this study was therefore to investigate whether land cover (LC) changes need to be considered when simulating long‐term regional‐scale potential GWR in cold and humid climates by (1) quantifying how LC changes impact simulated GWR and (2) quantifying the combined impacts of LC and climate changes on the future GWR changes. Using the region of southern Quebec (Canada) as a case study and a water budget model, this work proposes an innovative coupling of land cover change scenarios and specific future climate conditions to simulate spatially distributed transient GWR over the 1951–2100 period. The results showed that including LC changes in long‐term GWR simulations produced statistically significant increases in GWR compared to using a constant LC through time (average of +13 mm). Massive afforestation taking place on agricultural lands simulated for one of the scenario chains (RCP4.5) increased GWR by reducing runoff during the snow‐dominated period (average − 17 mm). The results also showed that GWR was more sensitive to climate change for scenarios that included intense land cover changes. Additionally, the spatial distribution of the LC changes influenced their simulated impacts on GWR. Considering that the methodology was computationally feasible and entirely transferrable to the new CMIP6 ensemble, LC changes should be considered systematically in long‐term groundwater resources simulations.
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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) | 0,000 | 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 ».