Drought indices and their application to East Africa
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study analysed and modified (where necessary) the properties of three drought indices: the Palmer drought severity index (PDSI), the Bhalme–Mooley index (BMI) and the standardized precipitation index (SPI). We modified the original PDSI's recursive formula, potential runoff, and Z index, which produced more realistic results than the original PDSI (designed for the USA) for East Africa. We improved the SPI by first using a plotting position formula designed for the Pearson type III (P3) distribution to transform the ‘smoothed’ precipitation data into non‐exceedance probabilities, which we then transformed into standard P3 variates by the regional flood index method. The modified SPI depicted East Africa's drought conditions more accurately than the original SPI. Using the three indices and East Africa as a case example, we identified eight assessment criteria to determine the most appropriate index for detecting drought events on a regional basis. BMI produced results that are highly correlated to those of the modified PDSI, which suggested that precipitation alone could explain most of the variability of East African droughts. Furthermore, among the three indices, SPI is more appropriate for monitoring East African droughts because it is more easily adapted to the local climate, has modest data requirements, can be computed at almost any time scale, provides relatively consistent power spectra spatially, has no theoretical upper or lower bounds, and is easy to interpret. Copyright © 2003 Royal Meteorological Society
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 découle