Assessing Recent Changes in the Contribution of Rainfall and Air Temperature Effects to Mean Flow and Runoff in Two Slovenian–Croatian Basins Using MLR and MLLR
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the recent changes in the relationship between annual precipitation, mean annual air temperature, mean annual river discharge, and annual runoff coefficients in two small, neighboring continental catchments in Slovenia and Croatia: the Sutla/Sotla and Krapina River basins. Analyses of discharge, precipitation, and temperature time series were conducted on an annual scale using simple linear regression, multiple linear regression (MLR), and multiple log-linear regression (MLLR). Despite their geographical proximity and similar climatic conditions, the two basins exhibit markedly different runoff coefficients. Lower values observed in the Krapina River at Kupljenovo likely reflect gentle slopes, permeable soils, dense vegetation, and significant infiltration losses, while higher runoff coefficients at the Sutla River near Rakovec suggest more rapid surface runoff, reduced infiltration, and potentially distinct land use. In both basins, a pronounced rise in mean annual air temperatures has been evident since 1992, followed approximately eight years later by a sharp decline in mean annual flows and annual runoff coefficients. Our results show that the influence of air temperature on both discharge and runoff coefficients has become significantly stronger in recent decades, especially since the year 2000, contributing to a notable decline in mean annual discharges as well as annual runoff coefficients. Mean annual discharges have decreased by 19% in the Sutla and 15% in the Krapina basin, coinciding with temperature increases. Regression analyses confirm that air temperature has become a dominant negative predictor of discharge and runoff, with its influence intensifying over the past two decades. The runoff coefficient declined from 0.483 to 0.394 in the Sutla basin and from 0.325 to 0.270 in the Krapina basin during the same period. These findings highlight the importance of catchment-specific assessments for understanding and managing the localized impacts of climate change on hydrological processes. However, future work should incorporate evaporation as a key variable to better attribute the observed runoff reductions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».