Impacto das mudanças climáticas nas vazões mínimas de referência de pequenas bacias hidrográficas na Amazônia Legal e dentro do arco do desflorestamento
Bibliographic record
Abstract
O objetivo foi analisar a influência das mudanças climáticas nas vazões mínimas de referência de duas pequenas bacias hidrográficas localizadas na Amazônia Legal (bioma Cerrado) e, também, no Arco do Desflorestamento. Os cenários utilizados foram os RCP 4.5 e RCP 8.5, definidos durante o 5° Relatório do IPCC, visto que estes são os principais cenários de emissão de gases efeito estufa otimistas e realistas no futuro, sendo projetados nas precipitações futuras das pequenas bacias. As precipitações foram obtidas via plataforma PROJETA e usadas como dados de entrada de um modelo chuva-vazão para simulação de curvas de permanência de vazão e, consequentemente, vazões mínimas de referência futuras das pequenas bacias analisadas. Os resultados demonstraram que nos dois cenários, a vazão mínima de referência tende a diminuir bastante, chegando mesmo a ser nula. Assim, diante da redução drástica de vazão outorgável, é necessária atenção dos tomadores de decisão para projetos de manejo, uso e captação de água, que sejam sustentáveis. Esses projetos devem visar o enfrentamento da crise climática para proteção das populações, principalmente, as mais vulneráveis.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".