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Enregistrement W2110846769 · doi:10.1002/joc.3802

Application of wavelet empirical orthogonal function analysis to investigate the nonstationary character of Ethiopian rainfall and its teleconnection to nonstationary global sea surface temperature variations for 1900–1998

2013· article· en· W2110846769 sur OpenAlexaff
Mohamed Helmy Elsanabary, Thian Yew Gan, Davison Mwale

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpirical orthogonal functionsTeleconnectionClimatologySea surface temperatureTropical AtlanticIndian oceanMonsoonGeologyEnvironmental scienceOceanographyGeographyEl Niño Southern Oscillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study employed the wavelet empirical orthogonal function (WEOF) analysis to analyse the nonstationary variability of rainfall in Ethiopia and global sea surface temperature (SST) for 1900–1998. The study found that the nonstationary variations of both the June to September (JJAS) and February to May (FMAM) Ethiopian rainfall can be delineated into three zones: western half of Ethiopia north of the Great Rift Valley (GRV), southern Ethiopia south of the GRV and the GRV from southwestern Ethiopia to the Afar Triangle. The leading wavelet principal component (WPC) signals showed that Ethiopian rainfall had been in stagnation for most of 1900–1998, with major droughts in the 1940s and 1980s. The dominant frequencies of Ethiopian rainfall ranged between 2 and 8 years. In western Ethiopia, the 2–4‐year rainfall frequencies dominated the rainfall variation, but their trends are modulated by 5–7‐year frequencies, whereas in the Afar Triangle, the 5–7‐year frequencies were dominant. Between 1900 and 1998, the Afar Triangle region experienced decreasing rainfall for 60 years (1900–1960). The seasonal global SST revealed that regardless of what time of the year, the strongest contributions to global SST variations occur in the Antarctic Ocean, the El Niño region of South America and in the southwestern Pacific Ocean, followed by the Atlantic and the Indian Oceans. Further, this study also shows annual migrations of SST variations in the El Niño region, the Antarctic and the Atlantic Oceans. The leading SST signal variations show that SST warming started in the Atlantic and Indian Oceans, from 1950 to 1975, and spread to the Antarctic Ocean between 1960 and 1990, which probably contributed to the melting of sea ice. Teleconnections between WPC1 of Ethiopian rainfall and SST scale‐averaged wavelet power were found for the El Niño region and northern Atlantic, west of the Sahara desert.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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