Inverse Drought Risk Modelling of the Upper Thames River Basin
Notice bibliographique
Résumé
This report aims to present an alternate approach to climate change impact mod- elling of water resources. The focus of the project is on the analysis of existing water resources management guidelines specifically targeting critical hydrologic events (ex- treme droughts in this case). The critical hydrologic events are converted to their corresponding meteorologic conditions via use of an appropriate hydrologic model (continuous based hydrologic model for drought analysis). The local climatic signal is generated by use of a non-parametric weather generator linked to outputs from a global circulation model for three climate scenarios, and their corresponding fre- quency curves generated. Then, a critical hydrologic event of interest is selected, its corresponding meteorological condition obtained, and its frequency of occurrence for each climate scenario determined. It is noted that all climate change scenarios showed less frequent occurrence of extreme droughts. However, potentially severe droughts are still possible (with a chance of 1 in 10 any given year, sometime less) in the basin; this coupled with the fact that drought damage assessments are non existent in the basin suggests that new or improved drought management guidelines should be investigated.\nBased on the analysis presented, recommendations are made for future work to in- clude: (i) drought impact studies (where impacts to agriculture, recreation, wetlands, reservoir operation, ground water withdrawal and streamflow quality are assessed); (ii) definition of local drought triggers (including guidelines on subwatershed scale, as well as monitoring how drought triggers change over time); (iii) water quality man- agement (setting in place practises that enhance water quality over short and long term); (iv) education programs (to bring up to date knowledge in science to all who stand to be adversely impacted by drought).
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».