Increasing groundwater abstraction in the Indo-Gangetic Basin poses a threat to groundwater supplies. In situ observations reveal that sustainable groundwater in much of the region is limited more by contamination than depletion. Groundwater abstraction from the transboundary Indo-Gangetic Basin comprises 25% of global groundwater withdrawals, sustaining agricultural productivity in Pakistan, India, Nepal and Bangladesh. Recent interpretations of satellite gravity data indicate that current abstraction is unsustainable1,2,3, yet these large-scale interpretations lack the spatio-temporal resolution required to govern groundwater effectively4,5. Here we report new evidence from high-resolution in situ records of groundwater levels, abstraction and groundwater quality, which reveal that sustainable groundwater supplies are constrained more by extensive contamination than depletion. We estimate the volume of groundwater to 200 m depth to be >20 times the combined annual flow of the Indus, Brahmaputra and Ganges, and show the water table has been stable or rising across 70% of the aquifer between 2000 and 2012. Groundwater levels are falling in the remaining 30%, amounting to a net annual depletion of 8.0 ± 3.0 km3. Within 60% of the aquifer, access to potable groundwater is restricted by excessive salinity or arsenic. Recent groundwater depletion in northern India and Pakistan has occurred within a longer history of groundwater accumulation from extensive canal leakage. This basin-wide synthesis of in situ groundwater observations provides the spatial detail essential for policy development, and the historical context to help evaluate recent satellite gravity data.

ABSTRACT With the advancements of computer technology and accessible internet, playing video games has become immensely popular across all age groups. Increasing research talks about the cognitive benefits of Video Games. At the same time, video games are stereotyped as an activity for the lazy and unproductive. Within this backdrop, our study aims to understand the effect of video games on Executive control (Visual Scanning and Visual Perception), Aggression, and Gaming Motivation. Twenty non-gamers were selected and divided into two groups: Action Video Game Players (AVGP) and Non-Action Video Game Players NAVGP). We used two computerized tests: Gabor Orientation Identification Test and Visual Scanning Test (to assess visual perception and visual scanning, respectively) and two questionnaires (to assess aggression and gaming motivation). We found an improvement in visual perception as well as visual scanning following video game training in AVGPs. Interestingly, aggression did not increase with an increase in video game exposure. We also found insignificant changes in gaming motivation after the training, except for self-gratification motives. Cognitive improvements do not relate to action video games alone, but non-action video games also show promising results to enhance cognition. With better timed and controlled training with video games, aggression as a prospective consequence of video game exposure can also be controlled. We propose targeted video game training as an approach to enhance cognition in non-gamers.

Abstract Lack of in-situ observations and reliable climate information in large parts of the Himalayas poses significant challenges for assessing water resources vulnerability. Integrated hydrometeorological modeling systems, like WRF-Hydro, have the potential to provide information in such ungauged or poorly observed regions, yet they require careful calibration. Here, we calibrate and assess the fidelity of WRF-Hydro in simulating the hydrological regime of the Beas basin. Selected WRF-Hydro model parameters are calibrated using the Parameter ESTimation (PEST) framework, leveraging eight WRF-Hydro simulations with two meteorological forcings from two WRF realisations. Model calibration improves the accuracy of the basin discharge simulation, however the choice of precipitation forcing is also found to be critically important. The performance of a given WRF-Hydro configuration varies with seasons. We thus propose an ensemble weighting scheme to optimize an intra-annual tradeoff between streamflow under- and overestimation in different WRF-Hydro configurations. This study demonstrate the efficacy of using WRF and WRF-Hydro for providing climate change impact-relevant information in data-sparse basins.