研究人员使用高分辨率MERRA-2数据以及统计方法来评估耦合模型对比度项目(CMIP5和CMIP6)的性能,以模拟降水,最高温度(TMAX)和最低温度(TMIN)。他们应用了双线性插值将数据集标准化为0.25°×0.25°的分辨率。对于未来的气候预测,除了CMIP5方案外,它们还融合了CMIP6场景。根据Panj River Basin的独特地形特征的适用性选择了总共八个通用循环模型。
目前,全球水周期正在经历激进的转变,相关的全球水危机需要利益相关者的快速行动来减轻对人类和生态系统的不利影响。这种行动的紧迫性是由气候变化和土地使用土地覆盖变化(LULCC)的综合作用以及确保清洁水源的相关挑战所驱动的。气候变化所产生的全球变化正在使水的稀缺性变得更加严重,在水上压力的地方,导致更多的竞争,甚至在水资源上发生冲突。解决全球水危机的问题在全球南部的数据砂区域尤其具有挑战性,在该地区,水文过程的状况和水的可用性受到限制。在这里,通过强大的水文模型在水文预测中的进展仍在研究议程之上。全球南部,尤其是西非的一般是对热带集水区的有限的水文过程,随着土地覆盖的加速变化。该研究的重点旨在解决以下研究问题:•气候变化如何改变热带流域的水文过程,并且这是否改变了嵌套集水区的水流方案?•除了给定的西非地区的气候变化所驱动的变化外,LULCC在嵌套集水区的空间变化中的贡献和贡献是什么?为了解决上述问题,我们将依靠西非PRA河流域的数据。在本研究中,我们采用了Google Earth Engine(GEE)和随机森林分类器(RFC)来评估2007年至2023年期间PRA河流域的时空时空土地使用/覆盖变化和变化检测。专注于五(5)个LULCC分类对于该地区不管制的大型和小规模的采矿活动至关重要。使用归一化差异指数(NDWI)和改良的NDWI(MNDWI)有效地提取水表面区域,以进行PRA河流盆地的变化和压力,并处理
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气候变化是尼泊尔繁荣和可持续发展的最大挑战之一。作为一个至少发达国家,贫困率高为18.7%,主要受农业经济为主,主要受季风影响,尼泊尔极易受到气候变化的影响。尼泊尔的崎topraphing和脆弱的地质也使其容易受到气候变化的影响。管理流域,以增强尼泊尔(Mawrin)项目气候变化的韧性,以确保分水岭的方法,以确保当地和土著社区的长期韧性,以防止紧急情况。由全球环境设施(GEF)资助,该项目是通过世界野生动植物基金会(WWF)(WWF GEF机构)与森林与环境部(尼泊尔项目执行机构),尼泊尔政府与森林和环境部(项目执行合作伙伴)的协议实施的。项目区域1覆盖了两条主要河流,即尼泊尔丘里亚带的辛德胡里地区中西部的马林和凯恩。流域非常容易受到气候变化的攻击,较高的暴露于多种危害,例如滑坡,洪水和干旱,对土著人和当地人的敏感性在生计方面取决于生存农业。
摘要。流域水文学的最新进步(例如了解集水区相似性,访问新数据源以及对参数约束的重新发现方法)使得在大型域上为Ungaig的盆地应用集水模型成为可能。在这里,我们提出了一项尖端的案例研究,该案例研究第一次使用集水区模型技术,并在全球范围内对河流进行评估。建模过程具有挑战性,但可行,甚至第一个模型版本都比传统的河流流动模型显示出更好的性能。我们使用了炒作模型的开源代码,并将其应用于> 130 000个集水区(平均分辨率为1000 km 2),并划定了覆盖地球的陆地(Expept Antarctica)。使用20个关于生理变量的开放数据库对流域进行了表征,以根据与大气的交流来解释全球淡水资源的空间和时间变异性(例如土地所有隔间中的预言和蒸散量)及其相关预算(例如,土壤,河流,湖泊,冰川和浮游物),包括水分,住宿时间以及各个隔间之间的途径。使用逐步方法的参数组估算了全局pa-rameter值,该参数群体调节了代表性测量的捕获物中的特定过程和集水特征。每天和每月的时间序列(> 10年),用于全球5338次河流流量,用于模型评估(一半进行校准,一半用于独立阀门),导致每月的中位数为0.4。但是,
1 IHCantabria—坎塔布里亚大学环境水力学研究所,坎塔布里亚大学,西班牙桑坦德 | 2 西班牙维哥高等科学研究委员会海洋研究所 | 3 生物多样性研究所,IMIB(奥维耶多大学-CSIC-阿斯图里亚斯大学),西班牙米耶雷斯 | 4 雷恩大学,UMR CNRS Ecobio,雷恩 Cedex,法国 | 5 农业环境与生物科学研究与技术中心、CITAB/Inov4Agro、特拉斯-奥斯-蒙特斯和上杜罗大学、UTAD、维拉雷亚尔、葡萄牙 | 6 葡萄牙瓦伊朗波尔图大学基因组学、生物多样性和生态系统 BIOPOLIS 项目 | 7 葡萄牙瓦伊朗波尔图大学 CIBIO 生物多样性和遗传资源研究中心 | 8 葡萄牙瓦伊朗波尔图大学生物多样性和进化生物学 InBIO 研究网络 | 9 英国北爱尔兰贝尔法斯特农业与食品生物科学研究所
首字母缩略词和缩写列表 ALU – 水生生物利用 BCG – 生物条件梯度 BMP – 最佳管理实践 BR – 巴克峡运行 CAST – 切萨皮克评估和情景工具 CBP – 切萨皮克湾计划 CCCD – 克林顿县保护区 CHP – 冷水遗产伙伴关系 CR – 露营地道路 DCNR – 自然资源保护部 E&S – 侵蚀和淤积 EPA – 美国环境保护署 EPT – 蜉蝣目、葎翅目、毛翅目 FC – 钓鱼溪 GIS – 地理信息系统 GPM – 加仑/分钟 HUC – 水文单位代码 HQ-CWF – 高质量冷水渔业 IBI – 生物完整性指数 LHU – 洛克黑文大学 MC – 米尔溪 MMW – 我的流域模型 NADP – 国家大气沉降计划 NFWF – 国家鱼类和野生动物基金会 NHD – 国家水文数据集 NPDES – 国家污染物排放消除系统 NRCS – 自然资源保护局 PA – 宾夕法尼亚州 PA DEP – 宾夕法尼亚州环境保护部 PFBC – 宾夕法尼亚州鱼类和船舶委员会 PAGC – 宾夕法尼亚州野生动物保护委员会 RSS – Ruhl-Seven Spring SVWA – Sugar Valley 流域协会 TMDL – 日最大总负荷 TS – Tylersville Spring TU – Trout Unlimited USGS – 美国地质调查局 WIP – 流域实施计划 WS -Wolf Spring ZS – Zeller Spring
由于水文测量技术的局限性,可能需要使用降雨径流模型作为从空间和时间上可用的测量值进行推断的手段,特别是在没有测量值的河流流域以及无法测量的未来,以评估未来水文变化的可能影响(Beven,2001)。因此,有必要使用降雨径流模型将气象输入(降雨、总蒸发量)转换为水文输出。有多种降雨径流模型被广泛使用,以便提供显示特定关注点(通常作为河流流域出口)的直接径流体积流量(Q)随时间变化的过程图,例如,HEC-HMS(美国陆军工程兵团,2000 年)、TOPMODEL(Beven,2001 年)、TAC(Uhlenbrook 和 Leibundgut,2002 年)、TOPKAPI(Liu 和 Todini,2002 年)、IHACRES(Cunderlik,2003 年)、MIKE11 降雨径流(RR)模块(DHI 水与环境,2007b 年)、SOBEK 降雨径流(RR)模块(Delft Hydraulics,2004 年)、TAC D(Uhlenbrook 等,2004 年)、Hydro-BEAM(Smith,2005 年)、PRMS(Yeung,2005 年)、SWAT(Neitsch 等al., 2005) 等。这些水文模型提供了关于动态和
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(英尺)Bairl, NE 附近的 Big Papillion Cr BRNE 11.12 0.23 0 20.0 24.5 27.0 30.0 Bennington 附近的 Big Papillion Cr BPNE 4.53 -0.06 4 23.0 30.0 32.0 36.0 Fort St, NE 附近的 Big Papillion Cr FSNE 2.23 -0.07 19 17.5 23.5 26.5 28.5 Omaha, NE 附近的 Pacific St 附近的 Big Papillion Creek PSNE 9.43 0.04 -- 25.5 32.0 36.0 40.0 Bennington, NE 附近的 Thomas Creek BTNE 1.92 0.12 -- 13.5 17.5 22.0 27.0阿克萨本 AKNE 2.40 -0.02 7 21.5 29.0 34.0 36.0 奥马哈 Q St 处的 Big Papillion Cr QSNE 7.41 -1.19 43 29.0 36.0 37.5 39.5 Pacific St 处的 West Papillion Cr PWNE 7.98 -0.02 -- 26.0 33.5 38.0 43.5 内布拉斯加州米拉德处的 West Papillion Cr MDNE 9.27 -0.06 11 23.0 29.0 31.0 34.0 内布拉斯加州格雷特纳附近的 S Papillion Cr GTNE 5.22 0.03 -- 17.5 22.0 24.0 28.0 内布拉斯加州 Chalco 处的 South Papillion Cr CHNE 15.91 0.00 2 33.5 40.0 43.0 46.0 W Papillion Cr at Papillion, NE PPNE 10.68 0.40 78 26.5 31.5 33.0 35.5 Papillion Cr at Fort Crook, NE FCNE 9.29 -0.05 67 27.0 33.0 37.0 39.0 -- = N/A 数据 M = 缺失数据 * 阶段值高于记录最大值。