Global Analysis of the Hydrologic Sensitivity to Climate Variability
Notice bibliographique
Résumé
Identifying the regions with greatest changes in their hydrologic behavior under extreme weather events in the 21st century, constitutes a study priority of global impact. Here, we present a global assessment assessing the sensitivity of the world’s water landscapes to climate variability during 2001-2016, using a new metric called the Hydrologic Sensitivity Index (HSi). This equation is based on the well-known Budyko curve that uses annual values of Potential and Actual Evapotranspiration (PET and AET), and Precipitation (P), to assess the hydrologic behavior of a location under a given climatic condition by plotting the Evaporative Index (AET/P) against the Dryness Index (PET/P). For values ����i ≥1: Sensitive and ����i<1: Resilient. Also, since elevation, slope and aspect are the three of the defining factors in temperature and humidity regimes, we evaluate their influence on HSi. Overall, majority of the world’s biomes display tendency toward drier state. Particularly, we identify the regions with hydrologic sensitivity to climate variability in tropical rainforests accompanied with decreasing water yields and warmer/drier conditions evident along southernmost part of Amazon and central part of the Congo basin. High sensitivity is also seen along easternmost Canadian and Eurasian arctic tundra and boreal forests with increasing water yield trends and dominant warmer/drier climate conditions. The hydrologic sensitivity is amplified at high elevations and steep-sloped terrain outlining the importance of the topography in modulating these effects. We direct the attention towards climate warming resulting in decreased forest cover as potential mechanism driving the decreasing water yield patterns in tropical zones, while snow melt and increasing precipitation in the tundra and boreal forests resulting in surplus water yields. Our global study highlights the particular locations with greatest hydrologic changes to climate variability while outlining the main water yield and climate directions—a study that indicates where water resources have been changing the greatest and in what ways.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».