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Enregistrement W4283760958 · doi:10.5194/hess-26-3315-2022

Globally widespread and increasing violations of environmental flow envelopes

2022· article· en· W4283760958 sur OpenAlexaff
Vili Virkki, Elina Alanärä, Miina Porkka, Lauri Ahopelto, Tom Gleeson, Chinchu Mohan, Lan Wang‐Erlandsson, Martina Flörke, Dieter Gerten, Simon N. Gosling, Naota Hanasaki, Hannes Müller Schmied, Niko Wanders, Matti Kummu

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of SaskatchewanUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEuropean Research CouncilMaa- ja Vesitekniikan Tuki RyIKEA FoundationAalto-YliopistoFamiljen Erling-Perssons StiftelseEuropean CommissionAcademy of Finland
Mots-clésStreamflowEnvironmental scienceSafeguardingFlow (mathematics)Structural basinScale (ratio)ClimatologyDrainage basinHydrology (agriculture)GeographyMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. 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 the riverine ecosystems, but at the global scale, the assessment of EFs is associated with high uncertainty related to the hydrological data and EF methods employed. Here, we present a novel, in-depth global EF assessment using environmental flow envelopes (EFEs). Sub-basin-specific EFEs are determined for approximately 4400 sub-basins at a monthly time resolution, and their derivation considers the methodological uncertainties related to global-scale EF studies. In addition to a lower bound of discharge based on existing EF methods, we introduce an upper bound of discharge in the EFE. This upper bound enables areas to be identified where streamflow has substantially increased above natural levels. Further, instead of only showing whether EFs are violated over a time period, we quantify, for the first time, the frequency, severity, and trends of EFE violations during the recent historical period. Discharge was derived from global hydrological model outputs from the ISIMIP 2b ensemble. We use pre-industrial (1801–1860) quasi-natural discharge together with a suite of hydrological EF methods to estimate the EFEs. We then compare the EFEs with recent historical (1976–2005) discharge to assess the violations of the EFE. These violations most commonly manifest as insufficient streamflow during the low-flow season, with fewer violations during the intermediate-flow season, and only a few violations during the high-flow season. The EFE violations are widespread and occur in half of the sub-basins of the world during more than 5 % of the months between 1976 and 2005, which is double compared with the pre-industrial period. The trends in EFE violations have mainly been increasing, which will likely continue in the future with the projected hydroclimatic changes and increases in anthropogenic water use. Indications of increased upper extreme streamflow through EFE upper bound violations are relatively scarce and dispersed. Although local fine-tuning is necessary for practical applications, and further research on the coupling between quantitative discharge and riverine ecosystem responses at the global scale is required, the EFEs provide a quick and globally robust way of determining environmental flow allocations at the sub-basin scale to inform global research and policies on water resources management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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