Assessing Hydrological Response and Resilience of Watersheds as Strategy for Climatic Change Adaptation in Neotropical Region
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess the hydrological response and resilience of watersheds in a neotropical region to identify regions sensitive to climate variations, enabling the development of adaptive strategies in response to global environmental changes. This study applied Budyko’s framework using Fuh’s hydrological model rewritten by Zhou to estimate hydrological response and Budyko’s metrics (deviation and elasticity) to estimate hydrological resilience to climatic changes in 26 watersheds in southeastern Brazil. The proposed modeling was able to capture the differences among the watersheds, with “m” values ranging from 1.79 to 3.63. It was possible to rank the hydrological resilience from low to high across watersheds using Budyko’s metrics, where the highest values of elasticity were found in watersheds with a higher percentage of forest cover. The sensitive analyses showed that watersheds with higher “m” values are more sensitive to changes in precipitation and potential evapotranspiration. The results also demonstrate that mean elevation and stream density were two key variables that influence the “m” value; these physiographic characteristics may alter the water and energy balance of the watershed affecting the water yield. A relationship between watershed’s hydrological response and resilience was proposed to identify critical areas for the stability of water yield in the watersheds, providing a guide for public policy and suggesting ways to help the management of water resources in watersheds.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».