On the Cause of Large Daily River Flow Fluctuations in the Mekong River
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Natural fluctuations in river flow are central to the ecosystem productivity of basins, yet significant alterations in daily flows pose threats to the integrity of the hydrological, ecological, and agricultural systems. In the dammed Mekong River, the attribution of these large daily flow changes to upstream regions remains mechanistically unexamined, a factor blamed on challenges in estimating the time required for large daily shifts in upstream river flow to impact the downstream regions. Here, we address this by integrating a newly developed sub-basin modeling framework that incorporates 3D hydrodynamic, response time, and hydrological models. This integration allows us to estimate the time required between two hydrological stations and to distinguish the contribution of sub-basins and upstream regions to large daily river flow alterations. Findings revealed a power correlation between river discharge and the required time to reach downstream stations. Significant fluctuations in the river's daily flow were evident before the advent of the era of human activities, i.e., before 1992. This phenomenon persisted throughout subsequent periods, including the growth period from 1992 to 2009 and the mega-dam period spanning from 2010 to 2020, with minimal variation in the frequency of events. Sub-basins were found to significantly contribute to mainstream discharge- a contribution which led to a significant contribution of sub-basins into mainstream daily large river flow shifts. The outcomes and model derived from the sub-basin approach hold significant potential for managing river fluctuations and have broader applicability beyond the specific basin studied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».