Impacts of agriculture and snow dynamics on catchment water balance in the U.S. and Great Britain
Notice bibliographique
Résumé
The Budyko water balance is a fundamental concept in hydrology that links aridity to how precipitation is divided between evapotranspiration and streamflow. While the model is powerful, its ability to explain temporal changes and the influence of human activities and climate change is limited. Here we introduce a causal discovery algorithm to explore deviations from the Budyko water balance, attributing them to human interventions such as agricultural activities and snow dynamics. Our analysis of 1342 catchments across the U.S. and Great Britain reveals distinct patterns: in the U.S., snow fraction and irrigation alter the Budyko water balance predominantly through changes in aridity-streamflow relationships, while in Great Britain, deviations are primarily driven by changes in precipitation-streamflow relationships, notable in catchments with high cropland percentage. By integrating causal analysis with the Budyko water balance, we enhance understanding of how human activities and climate dynamics affect water balance, offering insights for water management and sustainability in the Anthropocene. The U.S. Budyko water balance is influenced by snow fraction and irrigation, driving changes in aridity-streamflow dynamics, while deviations in Great Britain are driven by precipitation-streamflow dynamics, according to an analysis of 1,342 catchments.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».