Observational Evidences in the Effects of Large‐Scale Reforestation on Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reforestation is widely recognized for its potentials to enhance downwind precipitation. However, this claim is largely based on climate models or estimates derived from global water budgets. Given the significance of this subject, scientific communities repeatedly call for observational evidences to validate this claim. In this study, we select China's Loess Plateau (LP) as a representative region for large‐scale reforestation, with vegetation cover increasing from 32% in 1999 to 64% in 2019, to statistically test its effects on downwind precipitation. Using satellite‐derived forest data and precipitation observations from 274 ground stations, combined with simulated moisture transport trajectories from FLEXPART‐WRF, we apply nonparametric trend tests and correlation analyses to assess the impact of reforestation on precipitation. The results reveal a significantly positive LAI‐precipitation relation in LP during the growing season, particularly in the northeastern part of the region, highlighting the role of reforestation in increasing regional precipitation. The non‐growing season has little impact on identifying the correlation. We further analyze the potential driving factors and mechanisms behind the observed patterns. No significant effects are detected beyond LP region. This study provides statistical evidences on the influence of reforestation on downwind precipitation. Some uncertainties are also discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».