Hydropeaked rivers need attention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydropower is considered a renewable form of energy production, but generating electricity from rivers is not always environmentally benign. The global demand for renewables is increasing rapidly as fossil fuels are gradually phased out, so rivers will continue to be subjected to the pressures imposed by hydropower for decades to come. Finding ways of operating hydropower plants that limit impacts on downstream river ecosystems is therefore a pressing global concern. Usually, these plants cause marked and rapid fluctuations in flow in downstream river reaches, termed ‘hydropeaking’. Hydropeaks result in a variety of ecological changes in the dynamic mountain rivers they typically affect; declines in fish and insect populations are evident, especially in reaches immediately downstream from the plant. While these changes are often acute and readily apparent, the underlying causal mechanisms remain unclear. We argue here that riverbed sediments are a critical but neglected causal link between hydropeaking flow regimes and ecological changes. We outline how a variety of tools from different branches of river science can now be brought together to understand precisely why hydropeaking alters sediment dynamics; these tools provide a mechanistic explanation for changes in bed sedimentary conditions and channel form across multiple scales and, consequently, a better understanding of ecological changes. By allowing us to simulate the effects of flow fluctuations on sediment dynamics and channel form, these tools also allow us to develop ways of releasing water from hydropeaking dams that limit impacts on aquatic habitat and species.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».