Recent Changes in Groundwater and Surface Water in Large Pan-Arctic River Basins
Notice bibliographique
Résumé
Surface and groundwater in large pan-Arctic river basins are changing rapidly. High-quality estimates of these changes are challenging because of the limits on the data quality and time span of satellite observations. Here, the term pan-Arctic river refers to the rivers flowing to the Arctic Ocean basin. In this study, we provide a new evaluation of groundwater storage (GWS) changes in the Lena, Ob, Yenisei, Mackenzie and Yukon River basins from the GRACE total water storage anomaly product, in situ runoff, soil moisture form models and a snow water equivalent product that has been significantly improved. Seasonal Trend decomposition using Loess was utilized to obtain trends in GWS. Changes in surface water (SW) between 1984 and 2019 in these basins were also examined based on the Joint Research Centre Global Surface Water Transition data. Results suggested that there were great GWS losses in the North American river basins, totaling approximately −219 km3, and GWS gains in the Siberian river basins, totaling ~340 km3, during 2002–2017. New seasonal and permanent SWs are the primary contributors to the SW transition, accounting for more than 50% of the area of the changed SW in each basin. Changes in the Arctic hydrological system will be more significant and various in the case of rapid and continuous changes in permafrost.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».