Land cover change mitigated 20 % of the total increased evapotranspiration in tropical Lancang-Mekong River Basin during 2001–2019
Notice bibliographique
Résumé
The tropical Lancang-Mekong River Basin (TLMRB), Southeast Asia. Accurately assessing evapotranspiration (ET) change derived from land cover changes (LCCs) is challenging in tropical regions due to the large bias in existing ET products and the difficulty in improving the ET al.gorithm for tropical ecosystems. This study quantified the LCCs-driven ET in the TLMRB from 2001 to 2019 by using scenario simulations based on an improved MOD16 algorithm. A soil moisture index was introduced to improve the soil evaporation of the original MOD16 model. The improved MOD16 algorithm showed better performance with the average Root Mean Square Error decreasing by 0.12 mm/day compared with the original MOD16 ET. The improved ET of the wet climate conditions was more significant than that under dry climate conditions. LCCs led to a 3.45 mm/yr decrease in average ET, and mitigated 20 % of increased ET. LCCs caused a net reduction of 7.44 billion m³ in ET water consumption. This decrease in ET, may intensify the surface runoff and raise the risk of extreme floods in the rain season. These findings enhance our understanding of the relationship between LCCs and ET in tropical regions, and provide valuable insights for trans-boundary collaborations and water resource management in the TLMRB. • Land cover changes derived evapotranspiration was explored in Mekong River basin. • Evapotranspiration was improved by using a soil moisture index in the MOD16 model. • Evapotranspiration decreased by 7.44 billion m³due to dramatic land cover changes. • Land cover changes mitigated 20 % of increased evapotranspiration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».