Global assessment and hotspots of lake drought
Notice bibliographique
Résumé
Many lakes have exhibited substantial variability in recent years, making “lake drought” a growing concern. However, there is no established framework for identifying and studying lake droughts. Here, we propose a reliable definition for it and provide a global assessment of over 160,000 lakes (≥1 km2) using monthly area data from 1985 to 2018. Our findings show that 15.7% of lakes have experienced statistically significant increasing trends in drought frequency (p < 0.05), with hotspots in the Southern United States at 52.7% and Southeast Australia at 70.4%. Furthermore, we identify two severe lake drought events in the Southern United States (2012–2014) and Southeast Australia (2007–2010), posing dramatic threats to water supplies, biodiversity, and ecological health. Rising trends in lake drought are driven by increasing temperature, vapor pressure deficit, and factors associated with the lake water cycle, such as precipitation deficit, increased evaporation, and excessive water withdrawal. During 1985–2018, over 15% of lakes experienced increasing drought frequency, with hotspots in the southern US and southeast Australia posing significant threats to water supplies, biodiversity, and ecological health, according to a global assessment of over 160,000 lakes using monthly lake area data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».