MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4353101328 · doi:10.1360/tb-2022-1275

Identifying potential hotspots for atmospheric water resource management and source-sink analysis

2023· article· en· W4353101328 sur OpenAlexaboutno aff
Bomei Zhang, Hongkai Gao, Jiangfeng Wei

Notice bibliographique

RevueChinese Science Bulletin (Chinese Version) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSink (geography)Environmental resource managementGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional water resource management is in the boundary of natural catchments. For catchment water balance, the precipitation is the amount of input, the runoff is the available water resource for society, and evaporation is considered a loss item. However, increasing evidence demonstrates that evaporation in the global terrestrial scale dominates the partition of precipitation, accounting for 60% of precipitation, which is much larger than the amount of runoff (40% of precipitation). In addition, the evaporated water vapor does not disappear, but is likely to fall as precipitation in other areas. The complex cycling and feedback between terrestrial evaporation and precipitation is called terrestrial moisture recycling. Atmospheric water resources can be defined as moisture that evaporates into the atmosphere and eventually falls as terrestrial precipitation. Theoretically, land cover change caused by human activities can directly affect land evaporation, which may affect the downwind precipitation through the terrestrial moisture cycle. However, the travel distance of atmospheric water vapor often exceeds the scale of most basins. Owing to the complexity and even the randomness of moisture recycling, the possibility of atmospheric water resource management is debated and largely untouched in traditional water management. Hence, it is important to identify the potential hotspots for atmospheric water resource management and clarify their complex source-sink relationship. Bridging this knowledge gap is beneficial to integrating atmospheric water resources into the traditional water resource management framework. In this study, based on the framework of precipitationshed, we developed the concept of “core precipitationshed”, which is the most central and influential moisture source region, contributing 40% of precipitation to the target area. The process of obtaining the core precipitation area is as follows: First, the moisture source contribution depth (mm/a) is sorted from largest to smallest, then the cumulative contribution based on this ranking is calculated, and finally the area with a cumulative contribution rate of 40% is classified as the core precipitation area. On a global scale, we used the UTrack moisture recycling dataset with a spatial resolution of 1° × 1° to calculate the core precipitationshed for each grid. Furthermore, we identified potential hotspots for atmospheric water resource management with a relatively small core precipitationshed area (less than 1.25 million km2) and dominant moisture source from the same national territory (more than 95%). The smaller the precipitationshed area, the less area required to manage land use, and the less difficult it is to manage atmospheric water resources. In the core precipitationshed, the higher the moisture contribution ratio from land in the same nation, the larger potential for land cover change, through the development and implementation of land policies. Results show that central China, southeastern Russia, central Democratic Republic of Congo, southern Brazil, western Peru, northwestern USA, and western Canada have larger potential for managing atmospheric water resources. For the potential hotspots, we further analyzed their source and sink characteristics, including national boundaries, land cover, and population. Notably, we identified that China has the largest potential hotspot area for atmospheric water resource management. China not only has the largest and most concentrated core precipitationshed area with the moisture source region from the same national territory but also the most intensive human activities that greatly influence land use and water cycle in both local and downwind regions. This study provides a new perspective to understand China’s water resources in the framework of the global water cycle and has great potential to benefit the conservation and optimization of China’s integrated water resource 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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChinese Science Bulletin (Chinese Version)Même sujetSoil Moisture and Remote SensingTravaux en français237 207