Avaliação dos Impactos das Mudanças na Cobertura da Terra e Cenário de Emissões (RCP 8.5) no Balanço de água na Bacia do Rio Madeira
Bibliographic record
Abstract
Resumo Nesse estudo avaliou-se os impactos do aumento dos GEE's (cenário RCP 8.5) e dos desflorestamentos no ciclo da água na bacia do rio Madeira, utilizando o Modelo Regional Eta e o Modelo Hidrológico de Grandes Bacias (MGB), forçado com o Brazilian Earth System Model Ocean-Atmosphere versão 2.5 (BESM-OA 2.5). No cenário RCP 8.5, o modelo apresentou sensibilidade sobre toda a bacia do Madeira, com aumento da ordem de 4.0 °C na temperatura. O aumento foi intensificado com os cenários de desflorestamentos de 2050 (4.8 °C) e 2100 (6.2 °C). Nos cenários de desflorestamento predominou-se o Mecanismo de Retroalimentação Negativo, pois embora haja reduções na precipitação e evapotranspiração, a convergência de umidade aumentou em todos os cenários. Observou-se aumento das descargas na maioria das estações para todos os cenários futuros RCP 8.5 e desflorestamento. O aumento da precipitação na estação seca explicou em parte o aumento das vazões e na área de inundação sobre a bacia do Madeira. O aumento na precipitação à montante da bacia e a mudança nos parâmetros do solo, associada às alterações no uso da terra, contribuíram para o aumento da vazão e área de inundação sobre a bacia do Madeira. As alterações nas descargas e na área de inundação podem ter efeitos negativos, com prejuízos e danos ao meio ambiente, nos recursos hídricos, nos principais setores da economia, afetando de forma direta as comunidades que vivem às margens dos rios, principalmente as populações vulneráveis da bacia do Madeira.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".