A process‐based approach to attribution of historical streamflow decline in a data‐scarce and human‐dominated watershed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human activities have resulted in rapid hydrological change around the world, in many cases producing shifts in the dominant hydrological processes, confounding predictions, and complicating effective management and planning. Identifying and characterizing such changes in hydrological processes is therefore a globally relevant problem, one that is particularly challenging in sparsely monitored environments. We develop a novel, process‐based approach for attribution of hydrological change in such scenarios and apply the approach to the TG Halli watershed outside Bangalore, India, where streamflow has declined considerably over the last 50 years. The approach consists of (a) employing a range of field instrumentation and experiments to identify contemporary streamflow generation mechanisms, (b) using these observations to constrain our understanding and generate hypotheses pertaining to historical changes, and (c) evaluating these hypotheses with a range of evidence including proxies for historical hydrological processes. The body of evidence in the TG Halli watershed indicates the historical presence and subsequent loss of a shallow groundwater table that previously discharged to the stream, meaning that groundwater depletion is the most likely driver of streamflow decline. These findings present a viable path towards improved predictions of future water resources and sustainable water management within the watershed. Our process‐based approach to attribution has the potential to improve understanding of human‐driven hydrological change in regions with poor monitoring of hydrological systems.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».