Evaluación de los impactos del cambio climático y del uso del suelo en la conservación del agua en la región de las cabeceras de los Tres Ríos de China, basada en la integración del modelo InVEST y el aprendizaje automático
Autores: Xie, Xinyue; Peng, Min; Zhang, Linglei; Chen, Min; Li, Jia; Tuo, Youcai
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Evaluación de los impactos del cambio climático y del uso del suelo en la conservación del agua en la región de las cabeceras de los Tres Ríos de China, basada en la integración del modelo InVEST y el aprendizaje automático
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Región de cabeceras de tres ríos
Conservación del agua
Yangtsé
Amarillo
Lancang
Características espaciotemporales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La región de las cabeceras de los Tres Ríos (TRHR) sirve como la cuna de los tres principales ríos de China: el Yangtsé, el Amarillo y el Lancang, lo que hace que su capacidad de conservación de agua (WC) sea esencialmente significativa para la seguridad de los recursos hídricos en Asia. Este estudio integró el modelo InVEST y el modelo de bosque aleatorio para elucidarse holísticamente las características espaciotemporales y los factores que influyen en la WC en el TRHR desde 1980 hasta 2018. Los resultados revelaron que la tasa de crecimiento de la WC fue de 5.65 mm/10a en el TRHR durante el período de estudio, sin embargo, se observaron disparidades regionales pronunciadas entre diferentes cuencas, especialmente con la Cuenca del Río Lancang (LRB), que mostró una disminución a una tasa de 5.08 mm por década a pesar de tener la WC más alta. A través del análisis de tendencias de Theil-Sen, la prueba de cambio abrupto de Mann-Kendall y el método de desviación acumulativa, se identificaron cambios abruptos en la meteorología, la vegetación y el uso del suelo alrededor del año 2000 como los principales impulsores del aumento abrupto en la WC dentro del TRHR. Además, la precipitación y el índice de aridez fueron las variables clave que afectaron la WC. Sin embargo, también se reveló una transición positiva en los patrones de uso del suelo después de 2000, y su efecto favorable en la WC no fue tan significativo como los cambios climáticos abruptos. Este estudio ofrece nuevas perspectivas sobre la gestión de datos espaciotemporales multidimensionales y contribuye a sentar las bases para aplicaciones de aprendizaje automático en la conservación del agua. Además, potencialmente proporciona referencias útiles para los procesos de toma de decisiones relacionados con la seguridad de los ecosistemas.
Descripción
La región de las cabeceras de los Tres Ríos (TRHR) sirve como la cuna de los tres principales ríos de China: el Yangtsé, el Amarillo y el Lancang, lo que hace que su capacidad de conservación de agua (WC) sea esencialmente significativa para la seguridad de los recursos hídricos en Asia. Este estudio integró el modelo InVEST y el modelo de bosque aleatorio para elucidarse holísticamente las características espaciotemporales y los factores que influyen en la WC en el TRHR desde 1980 hasta 2018. Los resultados revelaron que la tasa de crecimiento de la WC fue de 5.65 mm/10a en el TRHR durante el período de estudio, sin embargo, se observaron disparidades regionales pronunciadas entre diferentes cuencas, especialmente con la Cuenca del Río Lancang (LRB), que mostró una disminución a una tasa de 5.08 mm por década a pesar de tener la WC más alta. A través del análisis de tendencias de Theil-Sen, la prueba de cambio abrupto de Mann-Kendall y el método de desviación acumulativa, se identificaron cambios abruptos en la meteorología, la vegetación y el uso del suelo alrededor del año 2000 como los principales impulsores del aumento abrupto en la WC dentro del TRHR. Además, la precipitación y el índice de aridez fueron las variables clave que afectaron la WC. Sin embargo, también se reveló una transición positiva en los patrones de uso del suelo después de 2000, y su efecto favorable en la WC no fue tan significativo como los cambios climáticos abruptos. Este estudio ofrece nuevas perspectivas sobre la gestión de datos espaciotemporales multidimensionales y contribuye a sentar las bases para aplicaciones de aprendizaje automático en la conservación del agua. Además, potencialmente proporciona referencias útiles para los procesos de toma de decisiones relacionados con la seguridad de los ecosistemas.