Effects of Climate Change and Land Use on the Hydrologic Regime Using the Hydro-bid Tool: Andean Mountain Basin Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Changes on the land surface from human activities or natural events generate changes in land cover, which directly effect water availability and quality in watersheds. This article evaluates the effects on the hydrological regime Andean Mountain basin case study on the Coello river basin in Colombia due to changes in land use/land cover during the 2000–2019 period by the use of the Hydro-Bid tool. The physical analysis of the land surface included the processing of Landsat 7 ETM and Landsat 8 OLI satellite images for the years 2001, 2003, 2015 and 2019. Seven types of coverage were determined based on these data using the Mixed Gaussian Method that is part of the dzetsaka plugin in QGIS. The changes between each year were evaluated, after which the land use/land cover change for the year 2050 was predicted using a Markov chain in the TerrSet software package. The multitemporal analysis showed a decrease in forested areas during the studied period, while low vegetation significantly increased within the watershed. This trend was shown to continue in the future scenario for the year 2050, where the predicted losses in forest cover were estimated at 135 km2 with an increase in flow on the watershed of 59.6%. Additionally, the climate change scenarios were modeled with the changes in land use. The combined effects (climate change + land use) established a progressive decrease in the modal flow. The results from this study will allow authorities to improve decision-making in land use planning and climate change adaptation. However, uncertainties associated with data availability and modelling performance must be taken into account when applying the presented results.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».