Varying hydrological response to climate change in three neighborhood plateau lake basins: Localized climate change feature matters
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and its impact on plateau lakes are of wide concern in China owing to their diverse yet fragile ecosystems. The three largest and most concerning plateau lakes (Dianchi, Erhai, and Fuxian lakes) in southwestern China were selected as case studies to demonstrate their different hydrological responses attributing to the local climatic and watershed characteristics. We processed 27 climate change scenarios according to the local climate characteristics and simulated the daily runoff of each lake basin under the historical and the 27 climate change scenarios. Then we analyzed the change of mean annual and seasonal runoff, and hydrological extremes of each lake basin. The results indicate a great risk of socio-economic and ecological for these plateau lakes as climate change will significantly alter the horological regimes of each lake basin. The mean annual runoff of the three lake basins will change from–65.24 to 54.17 %, when the air temperature increases by 1–2 °C and precipitation changes from –20 to + 20 %. Climatic and topographic heterogeneities caused each lake basin responded differently to climate change. Among them, the LFB was more sensitive to climate change than the LDB and LEB. Changes in the annual and seasonal runoff for the LFB were approximately 1.5-fold higher than that of the LDB and LEB. The hydrological extremes in the LFB also had the most significant changes. To cope with future climate change, each lake requires reasonable and effective mitigation measures.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».