Agriculture’s impact on water–energy balance varies across climates
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is a cornerstone of global food production, accounting for a substantial portion of water withdrawals worldwide. As the world's population grows, so does the demand for water in agriculture, leading to alterations in regional water-energy balances. We present an approach to identify the influence of agriculture on the water-energy balance using empirical data. We explore the departure from the Budyko curve for catchments with agricultural expansion and their associations with changes in the water-energy balance using a causal discovery algorithm. Analyzing data from 1,342 catchments across three Köppen-Geiger climate classes-temperate, snowy, and others-from 1980 to 2014, we show that temperate and snowy catchments, which account for over 90% of stations, exhibit distinct patterns. Cropland percentage (CL%) emerges as the dominant factor, explaining 47 and 37% of the variance in deviations from the Budyko curve in temperate and snowy catchments, respectively. In temperate catchments, CL% shows a strong negative correlation with precipitation-streamflow (P-Q) causal strength (Spearman [Formula: see text]), suggesting that cropland exacerbates precipitation-driven deviations. A moderate negative correlation with aridity-streamflow (AR-Q) causal strength ([Formula: see text]) indicates additional influences of cropland through aridity-driven interactions. In snowy catchments, CL% is similarly influential, with a positive correlation with P-Q causal strength ([Formula: see text]). However, the negative correlation with AR-Q causal strength ([Formula: see text]) underscores the role of aridity as a secondary driver. While vegetation and precipitation seasonality also contribute to the deviations, their impacts are comparatively lower. These findings underscore the need for inclusion of agricultural activities in changing water-energy balance to secure future water supplies.
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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 ».