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Enregistrement W7010346021

Hydrological Impacts of Climate Change in Tikur Wuha Watershed, Ethiopian Rift Valley Basin

2020· article· en· W7010346021 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournals & Books Hosting (International Knowledge Sharing Platform) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownscalingClimate changePrecipitationSoil and Water Assessment ToolHydrology (agriculture)Baseline (sea)Climate modelSWAT modelEffects of global warmingSedimentation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) rising of global surface temperature, sea level rises, arctic and land ice decrease, erratic precipitation and increase of CO2 concentration are the main indicators of climate change. The main objectives of the study was to investigate the possible hydrological impacts of climate change on stream flow and sedimentation in Tikur Wuha watershed, by downscaling canESM2 (Canadian Earth System Model of second generation) global climate model using Statistical Downscaling Model (SDSM). Based on IPCC recommendation baseline periods (1987–2016) were used for baseline scenario analysis. Future scenario analysis was performed for the 2020s, 2050s, and 2080s. canESM2 model consists of Representative Concentration Pathway (RCP) RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. Impact assessment on stream flow and sediment yield was done by Soil and Water Assessment Tool (SWAT) hydrological model. SWAT model performance in simulating monthly stream flow for the study area was satisfactory with R 2 (0.77 and 0.87), N SE (0.70 and 0.77) and D (-16 and -9) for calibration and validation periods respectively. The result of downscaled precipitation and temperature reveals a systematic increase in all future time periods for all three scenarios; RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. These increases in climate variables are expected to result in increase in mean annual stream flow of 8%, 13%, and 15 % for RCP2.6 scenario, 17%, 24%, and 31% for RCP4.5 scenario and 14%,24% and 35% for RCP8.5 scenario for the 2020s, 2050s, and 2080s, respectively. This leads to increment of sediment yield from different sub watershed. The estimated soil loss rate from different sub-watersheds had ranged from 0.42 tons/ha/yr to 28.31 tons/ha/year (1987-1999), whereas the annual weighted average soil loss rate from the watershed was estimated 16.80 tons/ha/year (2000-2100). Future work need to consider studying the effects of different climate change adaptation strategies. Keywords: Climate change Scenarios, Ethiopia, Hydrological impact, SWAT model DOI: 10.7176/JEES/10-2-04 Publication date: February 29 th 2020

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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