The variation of floods in the middle reaches of the Yangtze River and its teleconnection with El Niño events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Middle reaches of the Yangtze River are the worst flooded segments along the Yangtze River. It is important to understand and study the variations of frequency and magnitude of historical floods in this area and how were they related to or affected by EI Niño in a long historical period. We applied the statistics and time series to study and analyze historical floods (1470-2000) and EI Niño events (1525-1995). The results show that the more floods occurred in the latest 200 years. The power-spectral analysis suggests the main cycle of flood variation is longer than that of EI Niño events. El Nino shows the fluctuations of about 2-year and 3~4 year period while the flood variation is not so significant but can also be identified in the period of 2, 8 and 40 years (it exceeds the level of confidence 0.03). Time series analyses of the fluctuation of flood and El Nino indicate that there is a significant correlation between the two at both high and moderate frequency sections. The result shows that the response of the floods along the middle reaches of the Yangtze River to the effects of El Nino events is not only delayed one or more than one year as suggested by many Chinese scientists, but it also can be somewhat longer delayed up to about 8 years. The result also indicates that the shorter the interval of EI Niño events, the sooner the flood events follows. In other words, flood could be delayed with longer time if the interval time of EI Niño events is longer.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».