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Enregistrement W4392598237 · doi:10.5194/egusphere-egu24-3133

Cryosphere-fed rivers in a warming climate, 1950-205

2024· preprint· en· W4392598237 sur OpenAlexaff
Dongfeng Li, Ting Zhang, Irina Overeem, Albert J. Kettner, D. E. Walling, Bodo Bookhagen, Amy E. East, Jim Best, Achim A. Beylich, Michèle Koppes, Jinren Ni, Stuart N. Lane

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryosphereEnvironmental scienceClimatologyClimate changePhysical geographyAtmospheric sciencesGeologyGeographyOceanographySea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryosphere-fed rivers drain glacier, snow, and permafrost landscapes and are characterized by glacial, nival, pluvial and mixed hydrological regimes. Such river systems originate from high-mountain areas and transport water, sediment, nutrients, and organic carbon downstream, underpinning the freshwater and coastal ecosystems and supporting the lives of more than one-third of the world’s population.In response to the amplified climate change, accelerating glacier-snow melt and permafrost thaw, the cryosphere-fed rivers are overall becoming warmer, wider and muddier associated with markedly increasing river turbidity and suspended sediment concentration. For instance, observational data from 28 headwater rivers in High Mountain Asia reveal that the river suspended sediment loads have been increasing at a rate of ~13% per decade since the 1950s, much faster than rate of increase of river water discharge (~5% per decade). Leveraging over 120 in-field observations and a sediment-climate elasticity model, we estimate that the present-day river suspended sediment load in High Mountain Asia is nearly two billion metric tons per year, and could more than double by 2050 under an extreme climate change scenario. Beyond High Mountain Asia, such warming-driven increases in river turbidity and suspended sediment concentrations have also widely featured in other cryospheric basins such as the Arctic, European mountains, and Andes.The muddier rivers carry pollutants, nutrients, and organic carbon, thus affecting water quality and aquatic ecosystems in the cold regions and beyond. Increases in sediment-driven river turbidity can threaten river biotic conditions by blocking sunlight from reaching the streambed, limiting respiration, and deteriorating feeding conditions of benthic macroinvertebrates and fishes, thereby affecting habitat availability. Elevated turbidity can disturb habitats of macroinvertebrates and fishes by filling interstitial spaces between pebble and cobbles on the riverbed, thereby reducing the flow of oxygenated water through bed sediment that is essential to the survival of their eggs. The increased sediment supply especially the coarse sediment further magnifies river channel instability and migration, affecting fish habitats and carbon storage and release.To better assess the impacts of changing climate on the functions and services of river ecosystems in strategically important cold regions, we highlight the pressing need to integrate multiple-sourced river observations, to develop empirical, physics-based, and AI-based river flux models, and to promote interdisciplinary scientific collaboration. The innovative system approach would best come from the creation of an interdisciplinary collaborative initiative, where climatologists, ecologists, glaciologists, permafrost scientists, hydrologists, civil engineers, and geomorphologists work together to establish an integrated cryosphere–water–sediment–carbon-ecology observation platform that facilitates the mechanism understanding and development of novel and powerful models. Furthermore, dialogues and collaboration between international scientists, stakeholders, local communities, and policymakers would help to bridge the gaps between state-of-the-art scientific findings and practicable adaptation strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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