Evaluating the impacts of climate change and crop land use change on streamflow, nitrates and phosphorus: A modeling study in Bavaria
Notice bibliographique
Résumé
Study region Bavaria, Germany. Study focus The Altmühl River is prone to nutrient inputs from agricultural activities. Quantifying nitrate nitrogen (NO 3 − -N) and total phosphorus (TP) concentrations due to potential future changes in the watershed is necessary for managing water quality and adhering to water policy directives. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) was used to provide stakeholders with support in determining the impacts of climate change (CC) in combination with crop land use change (LUC) scenarios on streamflow, NO 3 − -N and TP to the 2050 time horizon. The CC simulations stemmed from RCMs and the LUC scenarios were developed with stakeholders. New hydrological insights for the region When CC was combined with LUC, mean annual NO 3 − -N loads increased 3-fold, and TP loads 8-fold, compared to the CC simulations alone. Nutrient loads were higher in several months due to the future increased annual precipitation plus the additional fertilizer input in the land use scenarios. The maize areas above the Altmühl Lake contributed greatly to TP loads, while winter wheat areas mainly contributed to NO 3 − -N loads. When CC was combined with LUC, the in-stream nutrient concentrations exceeded ministerial guidelines of 11 mg TP/L and 0.05 mgNO 3 − -N/L every month at the outlet. CC simulations combined with LUC scenarios demonstrated non-linear dynamics whereby the direction and the magnitude of impacts were not predictable from the individual changes alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».