Long-term dynamics of reservoirs across the globe
Notice bibliographique
Résumé
In many places of the world, reservoirs play an important role in relation to water security, flood risk, agriculture production, hydropower, hydropower potential, and environmental flows. By limiting the amount of water flowing out of the reservoir, reservoirs control flooding downstream, but they can also increase downstream runoff during drought. Detailed information about reservoir management (e.g. inflow, volume and outflow operations) is generally unknown or only available to the local control authority. As a result, large-scale information on reservoir dynamics is currently unknown. Recently, reservoir volume dynamics have been estimated from satellite observations based on reservoir surface area estimates. While Earth observation (EO) has the potential to monitor water from space and fill this gap, temporal resolution of these datasets generally varies between 3-7 days without direct information on reservoir inflow and outflow. Hydrological model reanalysis provides a complementary data source. Using cloud computing infrastructure and a high resolution distributed hydrological model wflow_sbm, we present a novel dataset of historical daily reservoir variations for 3236 headwater reservoirs across the globe for the period 1970-2020. Results derived with wflow_sbm model forced with various forcing sources based on observations and reanalysis (ERA5, EOBS, CHIRPS, NLDAS, BOM, MSWEP) are compared with: 1) measured discharge observations, 2) in situ reservoir elevation and volume measurement, and 3) volume estimates derived using satellite observations. Overall good comparisons between the hydrological model and the different measurement sources are observed, although considerable variations are observed. During the presentations we will zoom in on some of the large-scale changes in reservoir dynamics as observed in South America and Africa and how these potentially impact society.
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».