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Enregistrement W4394741528 · doi:10.1088/1748-9326/ad3e18

Drought intensification in Brazilian catchments: implications for water and land management

2024· article· en· W4394741528 sur OpenAlexaff
André S. Ballarin, Mijael Rodrigo Vargas Godoy, Masoud Zaerpour, Hebatallah Abdelmoaty, Shadi Hatami, Yohanne Larissa Rita, Edson Wendland, Simon Michael Papalexiou

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGrantová Agentura České RepublikyFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésEnvironmental scienceWater resource managementHydrology (agriculture)Land useLand managementClimatologyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Droughts exert widespread impacts on both natural and social systems, and there is accumulating evidence that this situation may worsen in the context of global warming. Despite the importance of assessing changes in droughts to understand their potential future impacts on society, studies are unevenly distributed worldwide. In this study, utilizing bias-corrected CMIP6 simulations and a standard precipitation-evaporation index based approach, we quantified expected changes in future drought properties across 735 Brazilian catchments under SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios. Beyond evaluating the statistical properties of future droughts, we assessed their occurrence under both land use and water demand perspectives and propose a new framework to better understand their link with changes in long- and short-term conditions of precipitation ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mi>P</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> ) and potential evapotranspiration ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>PET</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> ). Our results indicate that drought events are projected to become more frequent and severe in the future, with high CMIP6 model agreement. According to the SSP5-8.5 scenario, at least half of Brazilian cropland and pasture areas will experience an increase of over 30% in drought properties by the end of the century. Furthermore, among the 85% of catchments expected to experience more severe droughts, nearly 90% are also projected to exhibit increased water demand, which will likely exacerbate future water scarcity. The investigation of the relationship between droughts changes and climate variables suggests that catchments with augmented droughts in the future will likely exhibit increased long-term average <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mtext>PET</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mi>P</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> -variability, but not necessarily long-term average <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mi>P</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> . For instance, over 50% of evaluated Brazilian catchments are expected to experience an intensification of drought properties even with increases in <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>P</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>mean</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> . We believe this study may contribute (a) to improve Brazilian water resiliency by helping achieve the objectives of the National Water Security Plan and (b) to deepen our understanding of droughts in an uncertain future.

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)0,001
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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