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Enregistrement W4380675183 · doi:10.1080/02626667.2023.2215932

Modelling the climate change impacts on river discharge and inundation extent in the Magdalena River basin – Colombia

2023· article· en· W4380675183 sur OpenAlexaboutno aff
Andrés Mauricio Munar Samboní, Nelly María Méndez, Gabriel Narváez, Fernando Campo Zambrano, David da Motta Marques, João Paulo Lyra Fialho Brêda, Ayan Santos Fleischmann, Héctor Angarita

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceClimate changeDrainage basinPrecipitationClimate modelStructural basinFlooding (psychology)Representative Concentration PathwaysGreenhouse gasClimatologyHydrology (agriculture)Coupled model intercomparison projectWater balanceHydrological modellingGeographyGeologyMeteorologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change may have significant impacts on water balance and may considerably influence flooding dynamics of river systems by increasing extreme precipitation. This study evaluates the potential effects of climate change on river discharge and inundation in the Magdalena River basin, the main river in Colombia, using the synergy between the MGB (Modelo de Grandes Bacias) hydrological–hydrodynamic model and downscaled Eta-regional climate model (RCM) projections based on four global climate models (GCMs): BESM (Brazilian Earth System Model), CanESM2 (Canadian Earth System Model), MIROC5 (Model for Interdisciplinary Research on Climate Version Five), and HadGEM2-ES (Hadley Centre Global Environment Model version 2). We used two different greenhouse gas scenarios (RCP4.5 and RCP8.5 (Representative Concentration Pathway)) for the “historical” (1986–2005) and “mid-term prospective” (2046–2065) periods. Model results for the “mid-term prospective” period under scenarios RCP4.5 and RCP8.5 indicate increase in mean river discharges in the east portion of the basin, decreased river discharges (mainly in the dry season) in the upper Magdalena basin, and increased inundation extent. By coupling hydrological–hydrodynamic and GCMs/RCMs models, modelling frameworks like the one used in this study provide an effective management tool for stakeholders interested in potential climate change impacts on tropical river basins.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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