MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4220889664 · doi:10.5194/egusphere-egu22-10611

Vulnerable basins for global prioritisation: Hotspots for social and ecological impacts from freshwater stress and freshwater storage loss

2022· preprint· en· W4220889664 sur OpenAlexaff
Xander Huggins, Tom Gleeson, Matti Kummu, Samuel C. Zipper, Yoshihide Wada, Tara J. Troy, J. S. Famiglietti

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of SaskatchewanUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandFood securityGeographyThreatened speciesSustainabilityEcosystem servicesFreshwater ecosystemEcologyBiodiversity hotspotEnvironmental resource managementEcosystemBiodiversityEnvironmental scienceHabitatAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Society and ecosystems are deeply connected to, and through, hydrological processes. Significant research efforts have revealed the breadth of ways humans have become dominant drivers of the global water cycle, however less attention has been placed on how hydrological change will affect social and ecological systems at the global scale. Understanding both directions of this coupled social-ecological system are critical to achieving sustainable freshwater futures in complex, multi-objective decision making environments. Here, we identify the global hotspots for social and ecological impacts from freshwater stress and freshwater storage loss. We applied the concept of hotspot mapping, from the field of conservation biogeography, to integrated socio- and eco-hydrological considerations for the first time at the global scale. We identified 168 basins for global prioritisation that are most vulnerable to suffer social and ecological impacts from freshwater stress and storage loss. These basins encompass over 1.5 billion people, 17% of global food crop production, 13% of global gross domestic product, and hundreds of internationally significant wetlands (Ramsar sites). The impacts that can be realised in these basins include transgressed environmental flows, increased drought frequency, decreased ecological resilience, threatened water, economic, and food security through reduced freshwater availability, and increased risk of wells running dry which may exacerbate existing economic inequalities. Regions and nations home to hotspot basins include: Argentina, northeastern Brazil, southwestern USA, Northern, Eastern, and Southern Africa, the Middle East and Arabian Peninsula, the Caucasus, West Asia, northern India, Nepal, Pakistan, Southeast Asia, and northern China. The 168 hotspot basins present an initial set of regions to prioritise in global sustainability initiatives that link water, ecosystems, and society, such as the Sustainable Development Goals. Furthermore, the hotspots represent the multiple epicentres where management of trade-offs between social, economic, and ecological water uses is most crucial, and thus represent the regions where implementation of integrated water resources management (IWRM) practises becomes most critical. To this end, we compared IWRM implementation levels to our global vulnerability results. While no direct relationship was found between IWRM implementation and social-ecological vulnerability to freshwater stress and storage loss, we observed, among hotspot basins, that IWRM implementation is lower in transboundary basins than in non-transboundary basins, suggesting that greater multilateralism and cooperation are needed. We identified hotspot basins by integrating global socio-hydrological and eco-hydrological datasets, remote sensing observations of freshwater storage trends, freshwater use, and streamflow datasets into a basin-scale social-ecological vulnerability analysis. This presentation reports the findings from Huggins et al. (in press, Nature Communications), and the hotspot basin results are available online for use by policy and research communities. Freshwater stress and storage loss are only two of many important aspects of freshwater with broad social-ecological resilience implications. Developing a network of similar analyses based on other processes and attributes, such as intra- and inter-annual storage variability, and water quality considerations, will support a more comprehensive understanding of the social-ecological impacts of global hydrological change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetWater resources management and optimization→Travaux en français237 207→