Streamflow Alteration Index (SAI): Mapping Dam and Reservoir Impacts on Streamflow for Improved Hydrological Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Dams and reservoirs are integral to regional water management, providing critical services such as flood and drought control, water supply, hydropower generation, and recreation. However, their streamflow regulation often disrupts hydrological connectivity, sediment transport, and biodiversity, leading to significant ecological consequences. These alterations modify flow regimes across various time scales (hourly to annual), complicating the accuracy of hydrological models in affected regions. Thus, understanding how dam-induced streamflow alterations propagate through river networks is essential for informed water resource management.Current flow regulation indicators, such as those official flags from Water Survey Canada (WSC), are point-scale binary values that often under- or over-estimate regulation effects and lack spatial continuity. To address this limitation, we propose a spatially continuous metric, the Streamflow Alteration Index (SAI), which incorporates point-based alteration signals from dams, reservoirs, lakes, hydropower facilities, and hydrometric gauges into a subbasin-scale river and routing network. The SAI allows hydrologists to quantify cumulative upstream streamflow alterations at any point in a vector-based routing network. Using Ontario, Canada, as a case study, we applied the SAI to a network encompassing 245,576 subbasins, 82,928 lakes, and over 3,000 alteration sources identified from provincial and global datasets. This approach produced a seamless, high-resolution map of streamflow alteration signals across Ontario (total area: 1.07 million km2) at the subbasin scale, importantly covering both gauged points (including 1,320 flow and level gauges) and ungauged locations within the routing network. The SAI was validated against nearly 500 hydrometric gauges with WSC regulation flags.Results demonstrate that the SAI effectively identifies near-natural gauges with over 95% accuracy while revealing that more than 40% of gauges that are flagged as regulated by WSC could instead be reconsidered as model calibration targets, as many of them show little signs of significant regulation. By offering a less restrictive yet more reliable alternative, the SAI enables hydrologists to retain a larger pool of near-natural gauges for calibration, thereby enhancing streamflow predictions, particularly in data-sparse or ungauged regions. Furthermore, the SAI approach can be generalized to other routing networks in Canada and globally.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».