Comment on hess-2021-260
Notice bibliographique
Résumé
Human actions and climate change have drastically altered river flows across the world, resulting in adverse effects on riverine ecosystems. Environmental flows (EFs) have emerged as a prominent tool for safeguarding riverine ecosystems. However, at the global scale, the assessment of EFs is associated with significant uncertainty. Here, we present a novel method to determine EFs by Environmental Flow Envelopes (EFE), which is an envelope of variability bounded by discharge limits within which riverine ecosystems are not seriously compromised. The EFE is defined globally in approximately 4,400 sub–basins at monthly time resolution, considering also the methodological uncertainties related with global EF studies. In addition to a lower bound of discharge, the EFE introduces an upper bound of discharge, identifying areas where streamflow has increased substantially. Further, instead of only showing whether EFs are violated, as commonly done, we quantify, for the first time, the frequency, severity, and trends of EFE violations, which can be considered as potential threats to riverine ecosystems. We use pre–industrial (1801–1860) quasi-natural discharge and a suite of hydrological EFR methods and global hydrological models to estimate EFE, applying data from the ISIMIP 2b ensemble. We then compare the EFEs to recent past (1976–2005) discharge to assess the violations of the EFE. We found that the EFE violations most commonly manifest themselves by insufficient streamflow during the low flow season, with less violations during intermediate flow season, and only few violations during high flow season. These violations are widespread: discharge in half of the sub–basins of the world has violated the EFE during more than 5 % of the months between 1976 and 2005. The trends in EFE violations have mainly been increasing during the past decades and will likely remain problematic with projected increases in anthropogenic water use and hydroclimatic changes. Indications of excessive streamflow through EFE upper bound violations are relatively scarce and spatially distributed, although signs of increasing trends can be identified and potentially attributed to climate change. While the EFE provides a quick and globally robust way of determining environmental flow allocations at the sub–basin scale, local fine–tuning is necessary for practical applications and further research on the coupling between quantitative discharge and riverine ecosystem responses is required.
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 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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,144 | 0,108 |
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 ».