Increasing warm-season evaporation rates across European lakes under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lakes represent a vital source of freshwater, accounting for 87% of the Earth’s accessible surface freshwater resources and providing a range of ecosystem services, including water for human consumption. As climate change continues to unfold, understanding the potential evaporative water losses from lakes becomes crucial for effective water management strategies. Here we investigate the impacts of climate change on the evaporation rates of 23 European lakes and reservoirs of varying size during the warm season (July–September). To assess the evaporation trends, we employ a 12-member ensemble of model projections, utilizing three one-dimensional process-based lake models. These lake models were driven by bias-corrected climate simulations from four General Circulation Models (GCMs), considering both a historical (1970–2005) and future (2006–2099) period. Our findings reveal a consistent projection of increased warm-season evaporation across all lakes this century, though the magnitude varies depending on specific factors. By the end of this century (2070–2099), we estimate a 21%, 30% and 42% average increase in evaporation rates in the studied European lakes under RCP (Representative Concentration Pathway) 2.6, 6.0 and 8.5, respectively. Moreover, future projections of the relationship between precipitation ( P ) and evaporation ( E ) in the studied lakes, suggest that P-E will decrease this century, likely leading to a deficit in the availability of surface water. The projected increases in evaporation rates underscore the significance of adapting strategic management approaches for European lakes to cope with the far-reaching consequences of climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 ».