The impact of global reservoir expansion on the present-day climate  
Notice bibliographique
Résumé
By now, humans have constructed more than 45 000 large reservoirs across the globe, increasing the global lake area with 8%. These reservoirs have large impacts on freshwater processes and resources by impounding continental runoff and altering river flows. So far, the impact of reservoirs on the climate remains largely unknown, as they are typically not represented in current Earth System Models (ESMs). This is remarkable, as two-way interactions between reservoirs and climate are likely to alter hydrological extremes and impact future water availability. Here we present the implementation of the role of reservoirs in the Community Terrestrial Systems Model (CTSM), a land surface model, by accounting for the increase in open water surfaces due to reservoir construction throughout the 20th century. To this end, we allow lake area to expand in the model, while ensuring that the surface energy and mass balances remain closed. We use reservoir and lake extent from the state-of-the-art Global Reservoir and Dams (GRanD) and HydroLAKES data sets. By conducting both land-only and coupled simulations with CTSM and the Community Earth System Model (CESM), we assess the added value of accounting for reservoir expansion in the land surface model performance and investigate their impacts on the mean climate and extremes. Globally, the effect of reservoirs on temperatures and the surface energy balance is small, but responses can be substantial locally, in particular for grid cells where reservoirs make up a large fraction. Our results show that reservoirs reduce temperature extremes and moderate the seasonal temperature cycle, by up to -1.5 K (for reservoirs covering > 15% of the grid cell). This study is an important step towards incorporating human water management in ESMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».