Assessing Impacts of Land Use and Land Cover (LULC) Change on Stream Flow and Runoff in Rur Basin, Germany
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the impact of land use/land cover (LULC) change on hydrology is the key to sustainable water resource management. In this study, we used the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) to evaluate the impact of LULC change on the runoff in the Rur basin, Germany. The SWAT model was calibrated against the observed data of stream flow and runoff at three sites (Stah, Linnich, and Monschau) between 2000 and 2010 and validated between 2011 and 2015. The performance of the hydrological model was assessed by using statistical parameters such as the coefficient of determination (R2), p-value, r-value, and percentage bias (PBAIS). Our analysis reveals that the average R2 values for model calibration and validation were 0.68 and 0.67 (n = 3), respectively. The impacts of three change scenarios on stream runoff were assessed by replacing the partial forest with urban settlements, agricultural land, and grasslands compared to the 2006 LULC map. The SWAT model captured, overall, the spatio-temporal patterns and effects of LULC change on the stream runoffs despite the heterogeneous runoff responses related to the variable impacts of the different LULC. The results show that LULC change from deciduous forest to urban settlements, agricultural land, or grasslands increased the overall basin runoff by 43%, 14%, and 4%, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».