Modeling the Nexus of Climate Change and Deforestation: Implications for the Blue Water Resources of the Jari River, Amazonia
Notice bibliographique
Résumé
Deforestation and agricultural practices, such as livestock farming, disrupt biogeochemical cycles, contribute to climate change, and can lead to serious environmental problems. Understanding the water cycle and changes in discharge patterns at the watershed scale is essential to tracking how deforestation affects the flow to downstream water bodies and the ocean. The Amazon basin, which provides about 15–20% of the freshwater flowing into the oceans, is one of the most important river systems in the world. Despite this, it is increasingly suffering from anthropogenic pressure, mainly from converting rainforests to agricultural and livestock areas, which can drive global warming and ecosystem instability. In this study, we applied a calibrated Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model to the Jari River Watershed, a part of the Brazilian Amazon, to assess the combined effects of deforestation and climate change on water resources between 2020 and 2050. The model was calibrated and validated using observed streamflow. The results show an NS of 0.85 and 0.89, PBIAS of −9.5 and −0.6, p-factor of 0.84 and 0.93, and r-factor of 0.84 and 0.78, for periods of calibration and validation, respectively, indicating a strong model performance. We analyzed four scenarios that examined different levels of deforestation and climate change. Our results suggest that deforestation and climate change could increase surface runoff by 18 mm, while groundwater recharge could vary between declines of −20 mm and increases of 120 mm. These changes could amplify streamflow variability, affect its dynamics, intensify flood risks, and reduce water availability during dry periods, leading to significant risks for the hydrology of Amazonian watersheds and human water supply. This, in turn, could profoundly impact the region’s megadiverse flora and fauna, which directly depend on balanced streamflow in the 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».