气候变化和与社会经济相关的用水量增加剧了世界许多地方的水危机。许多区域研究依赖于地球系统模型对径流的未来变化情况进行预估，然而，径流预测只是这些模型的副产品，因此可能误差较大。为此，本文提出了一种基于实测径流数据估算径流弹性系数，进而预测全球径流未来变化的方法。本文收集了全球范围内9505个流域的径流观测数据以及相关气象数据，通过机器学习方法建立了径流对降水、潜在蒸发和地下水储量的弹性系数与环境变量之间的关系，进而预测全球范围的径流弹性系数以及未来径流变化情况。研究表明，不久的将来(2021-2050年)全球径流量可能低于地球系统模型的预测，特别是在非洲， 澳大利亚和北美地区。这里预测的低流量是由于基于观测数据表明降水的贡献较小，和径流对蒸散量的变化十分敏感等两个原因，而蒸散将随着辐射能的增加和植被变绿增加，导致径流降低。本文的估计指出了未来水危机的可能性比预期的更严重。

 (来源：Nature Water. 1, 261–271 (2023). DOI:10.1038/s44221-023-00030-7)