Comparative assessment of river flow regime alteration in diverse environment: cases from pan-Arctic and arid semi-arid regions
Notice bibliographique
Résumé
River flow regimes are significantly altered by anthropogenic regulation activities, such as dam reservoir and hydropower. Such activities modify river flow regime, integrating three primary attributes (magnitude, timing, and monthly variability). However, these impacts are different in diverse environments according to the climate and land use. This study aims to investigate such impacts in cold climate sub-Arctic and arid semi-arid examples. First, the post and pre impact periods are set based on the changing point resulted from Pettitt test. Then the long-term monthly average of flow in the two pre and post impact periods will be assessed for each station to illustrate the form of influences in monthly hydrographs. After that, the River Impact index (RI) is employed to investigate the level of flow regime alteration and address those flow attributes that are impacted differently in different cases. The RI index is quantified by developing the respective impact factors MIF (Magnitude Impact Factor), TIF (Timing Impact Factor) and VIF (Variation Impact Factor) where RI=MIF×(TIF+VIF). The preliminary results show that in arid and semi-arid cases with intensive agriculture and hydrosystem development (such as Karkheh and Sefidrud in Iran), magnitude has altered more than the other attributes, while, in sub-Arctic cases such as (Ob, Yukon, Mackenzie), river regulation mainly impacts the timing and variability. This can highlight the role of mid-basin tributaries which naturally regulate the magnitude of flow in the sub arctic watersheds where land use change is not significant, in contrast with the other cases in arid and semi-arid regions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».