Hotspots of Global Water Resource Changes and Their Causes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent decades, terrestrial water storage anomaly (TWSA) has experienced systematic shifts. Despite these observations, debates continue regarding the hotspots where terrestrial water storage changes dramatically and their causes. This study aims to address these controversies. Utilizing four TWSA products, this research analyzes TWSA's changing patterns and identifies hotspots of significant shifts from 1982 to 2019. The study employed the Bayesian Three‐Cornered Hat method to synthesize the best‐quality TWSA from original four TWSA products and the trends consistent method to identify regions with highly consistent trends. Subsequently, the elasticity coefficient method was used to reveal the causes of TWSA's dramatic changes in hotspots. Results show that TWSA has a declining trend over 66.1% global terrestrial areas during 1982–2019, with an average rate of −0.5 mm/y. The study identified six regions where marked changes in TWSA occurred, including Northern China, Southern Canada, Northern India, Central‐Southern Europe, Southwestern Africa, and Northeastern South America. Attribution analysis reveals that the leaf area index is the predominant factor affecting TWSA changes, dominating in 40.3% of global regions. Potential evapotranspiration (PET) follows closely, dominating in 39.8% of global regions. Meanwhile, only 13.1% and 6.8% of global regions are primarily influenced by precipitation and cropland density respectively. The dominant factor varies in different latitudes. Vegetation greening primarily controls TWSA changes in the high‐latitude regions of the Northern Hemisphere. This study identified hotspots of TWSA changes and investigated the causes of these variations. Those results will offer direction for prioritizing areas in future water resource management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».