Hydrological implications of future tree cover change and climate change
Notice bibliographique
Résumé
The availability of fresh water over land may become increasingly scarce under climate change. Future large scale tree cover changes can either enhance or mitigate this water scarcity. Previous work focused mostly on the impact of tree cover change in our current climate. Instead, we investigate the impact of climate change and future global tree cover change on precipitation, evapotranspiration, and runoff (water availability) in a future climate. To do so, multiple datasets and methodologies are combined; data from five CMIP6 models, a future tree cover change dataset, six Budyko models and a moisture recycling dataset. With this interdisciplinary data-driven approach the separate and combined effects of future climate change and future large-scale tree cover change can be quantified. The changes in water availability are studied on grid cell level (1 by 1 degrees), averaged over the globe, and aggregated for selected river basins (Yukon, Mississippi, Amazon, Danube and Murray-Darling).Globally averaged, future climate change results in an increase in runoff where future tree cover change decreases the runoff. Both effects are of similar magnitude and lead to a limited net effect in water availability compared to the present climate. However, locally, the effects of tree cover change and climate change can be substantial, resulting in changes in water availability of more than 100 mm/year, either positive or negative. For the five selected river basins different responses in direction and magnitude of water availability are found due to future tree cover change under climate change. In all catchments, except the Mississippi basin, the climate change signal dominates over the tree cover change signal. For the Mississippi basin we find a dominant impact of tree cover change, opposite to the climate change signal, resulting in reduced water availability.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».