Deep Soil Water Reservoirs Modulate Land Use and Drought Effects on the Water Budget of Amazon Headwaters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The southeastern Amazon has been transformed by widespread land use and climate changes, altering the hydrologic cycle. In this seasonally dry tropical forest, the soil water reservoir plays a strong role in mediating the water balance by buffering forests during dry seasons and moderate droughts, as well as modulating runoff to streams. Few studies have examined the response of soil water reservoirs to large‐scale forest loss in headwater regions, much less how these changes may influence catchment water balances during droughts. This study compares the water balance of forested and cropland watersheds in the headwaters of the Xingu River basin (Mato Grosso, Brazil). We combined measurements of stream discharge and soil moisture (from 0.3 to 8 m depth) from the 2014–2018 water years, along with remotely sensed precipitation and evapotranspiration (ET) data, comparing normal precipitation years to an extreme drought year. Streams within agricultural catchments had four times higher discharge (29% of total precipitation) than in forested catchments (8%). During normal years, this difference was balanced by differences in ET. We found that groundwater outflow—water that bypasses a catchment without reaching the stream—is a significant water export term under both landcovers (19% in forest; 26% in croplands). However, during drought years, this outflow disappears in forested catchments and decreases in agricultural catchments, suggesting enhanced groundwater uptake by vegetation that diminishes contributions to rivers downstream. Multiyear droughts projected under future climate changes could threaten the soil water reservoir, leaving forests without a critical resource and downstream communities vulnerable to streamflow loss.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».