Quantifying water evaporation from large reservoirs: Implications for water management in water-stressed regions
Notice bibliographique
Résumé
Dam reservoirs are at the core of local water storage and supply, especially in water-stressed regions of the world with acute water shortage problems. However, evaporative losses from these reservoirs and their storage efficiency are often overlooked in water budgeting. We offer a mechanistic approach that combines physically-based modeling with remote sensing information of reservoir characteristics to reliably predict evaporative losses from dam reservoirs. The developed framework is used to predict evaporative water losses from potential dam reservoirs in different basins worldwide. We apply this framework to 10 of the largest dam reservoirs in the world's water-stressed regions to quantify evaporative water losses. Our analysis, spanning from 2000 to 2020, reveals considerable variations in annual evaporation rates in the reservoirs located in water-deprived regions exceeding 3200 mm/year during the study period with the total evaporative loss reaching 26.5 km 3 /year. The evaporative water loss accounts up to 15.8% of the storage capacity in one of the dam reservoirs, posing significant challenges for water allocation and conservation strategies, with notable economic and environmental consequences in regions already suffering from water scarcity. • A mechanistic framework was developed to quantify evaporation from dam reservoirs. • Evaporation accounts for up to 15.8% of the storage capacity of the dam reservoirs in water-stressed regions. • The study improves water accounting and management in regions with acute water scarcity.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».