Impacts of Beetle Kill on Modeled Streamflow Response in the North Platte River Basin
Notice bibliographique
Résumé
A beetle epidemic has been sweeping its way across the western United States and into portions of southern Canada that has caused millions of acres of forests to ultimately die. This beetle outbreak, that many have come to know simply as “beetle kill”, has caused many scientists to feel that such dramatic changes in land cover could potentially alter the hydrology throughout much of the West. One of the most important hydrological processes that beetle kill has the potential to impact is streamflow. This paper attempts to evaluate the hydrological impacts on streamflow from land cover change due to beetle kill in the North Platte River Basin (NPRB), by utilizing a hydrological model, Variable Infiltration Capacity (VIC). VIC is a land surface hydrological model that, for this analysis, has been calibrated and validated for the periods of 1950-1980 and 1981-2000, respectively, by using daily meteorological forcings and monthly streamflow data. In order to quantify the impacts on streamflow, land cover was changed by decreasing forest canopy coverage in order to mimic beetle kill for five different simulations, based on results obtained from basin level estimates of canopy loss, with error, using remote sensed data. Based on these five simulations, an increase of approximately 1% to 10% in decadal streamflow was observed for a decrease of 16% to 40% in forested land cover. Additionally, the average change in forest cover of 28% produced an increase in decadal streamflow of roughly 5%. However, based on model limitations and general assumptions, this estimate of increased streamflow was likely a high estimate. Given beetle kill did not fully manifest itself in the NPRB until roughly 2007/2008, modeling the proposed changes in land cover for the period 1950-
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».