Assessing Effects of Climate Variability and Forest Disturbance on Annual Streamflow of the Stellako Watershed, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Climate variability and vegetation disturbance as critical driving factors significantly affect the regional hydrology in forested watersheds. Yet, due to landscape heterogeneities such as topography, soil characteristics, climate conditions, and vegetation types, hydrological responses to climate and forest changes and associated mechanisms have not been fully understood. The forested Stellako watershed, a typical forest-disturbed area in Canada, has been studied to assess the annual streamflow affected by climate variability and forest disturbance. The study period was from 1951 to 2018. The methods include the modified double mass curve (MDMC), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) intervention, and multivariate ARIMA. In the Stellako watershed, 1980 was identified as a breakpoint in the yearly time series between 1951 and 2018. The 1951-1979 period was considered the reference. From 1980 to 2018, the streamflow decreased by 14.69 and 26.18 mm due to climate and forest changes, respectively. The annual runoff variation was mainly attributed to forest disturbances contributing 60.78% of the total variations. Thus, a timely assessment of the runoff variety at a watershed scale has been obtained. The developed methodology can be applied to quantify the disturbance effects at a watershed or regional scale and develop watershed and forest management strategies under future climate and forest changes.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».