Accelerating River Discharge in High Mountain Asia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High Mountain Asia (HMA) plays a crucial role in Asian hydrology—its vast snow and glacier‐covered landscape significantly influences downstream river water supply for billions of people. Understanding the spatiotemporal pattern of river discharge in HMA aids effective water resource management and infrastructure planning. In this study, we used a combination of hydrologic modeling and assimilation of remotely sensed discharge from Landsat and PlanetScope imagery to investigate how daily river discharge has changed for more than 114,000 reaches across HMA between 2004 and 2019. We observed significant increasing trends in river discharge for 11,113 reaches (∼10%), particularly in smaller rivers of the Syr Darya, Indus, Yangtze, and Yellow River basins. The ratio of total glacial melt and precipitation received by individual river reach showed an average significant increase of 2.2% per year, particularly in the Syr Darya, Amu Darya and Western Indus rivers. Across HMA, our results also indicate that 8% of river reaches with either planned and existing hydropower plants or dams experienced a statistically significant average increase of 2.9% per year in stream power. These findings illustrate the rapidly changing patterns of river discharge and stream power in HMA.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».