 A Global Perspective on Endorheic Lake Shrinkage: Impacts of Anthropogenic and Atmospheric Factors 
Notice bibliographique
Résumé
Endorheic lakes, critical components of terrestrial hydrology in closed drainage basins, serve as sensitive indicators of environmental and anthropogenic changes (Hassani et al., 2020). This study analyzed 635 endorheic lakes globally using high-resolution satellite datasets to quantify changes in surface area from 2000 to 2021 and identify the underlying causes. Of these, 134 lakes showed noticeable surface area reductions, with the highest rates observed in water-stressed regions, particularly in Asia and Semi-Arid climates. We found that anthropogenic activities, including agricultural expansion, were key drivers of shrinkage in 89 lakes, whereas meteorological factors, such as increased aridity, primarily influenced 45 lakes. For example, irrigation significantly impacted water balance in places like Wadi Al Rayan in Egypt and Chenghai Lake in China, while industrial activities like lithium mining were particularly notable in the basin of the Dongtai Jiner Lake in China. Additionally, changes in climatic variables, including reduced precipitation and heightened evapotranspiration, further exacerbated lake surface reductions in many regions. These findings highlight the complex interplay between human and natural factors affecting lake dynamics often resulting in what is referred to as anthropogenic drought. They offer valuable insights for the sustainable management of endorheic lake ecosystems, emphasizing the need for strategies that address both direct anthropogenic pressures and changes in climatic and environmental factors. Hassani, A., Azapagic, A., D'Odorico, P., Keshmiri, A., Shokri, N. (2020). Desiccation crisis of saline lakes: A new decision-support framework for building resilience to climate change. Science of the Total Environment, 703, 134718, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134718.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».