Pacific Ocean <scp>SST</scp> and <scp>Z<sub>500</sub></scp> climate variability and western U.S. seasonal streamflow
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The current study focuses on evaluating the relationship between the Pacific Ocean climate variability and western US streamflow for six hydrologic regions of the western United States, as defined by United States Geological Survey: Rio Grande, Upper Colorado, Lower Colorado, Great Basin, Pacific Northwest, and California. The singular‐valued decomposition ( SVD ) technique was applied on data for 50 years (1960–2010) of sea‐surface temperatures ( SST ), geopotential height index of 500 mbar ( Z 500 ), and 90 unimpaired western US streamflows; the results established a spatio‐temporal association for each major hydrologic region in the western United States with Pacific Oceanic variability. An approach using a 3‐ to 9‐month lead time was utilized, i.e. the previous year's July to August SST / Z 500 , the previous year's October to December SST / Z 500 to predict streamflow for current year spring–summer (April to September), spring (April to June), and summer (July to September) seasons. Significant regions in the Pacific were identified that influence hydrology of the western United States. The traditional El Niño/Southern Oscillation ( ENSO ) and Pacific Decadal Oscillation regions were identified along with regions over eastern Russia, Canadian British Columbia, and the ‘Hondo’ region along the east coast of Japan. Z 500 showed pronounced association with 3‐month lead time streamflow, whereas SST had better association with 6‐month lead time streamflow. The SVD results showed improvement in correlation values of smaller spatial regions over larger regions, and a lagged response of adjacent hydrologic regions to the same physical indicators. The results obtained in this study could be helpful in improving the current forecasting models for water management.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».