Prediction of Spring Elbe Discharge Based on Stable Teleconnections with Winter Global Temperature and Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The predictability of Elbe streamflow anomalies during spring is examined using previous winter sea surface temperature (SST), temperature over land (TT), and precipitation (PP) anomalies. Based on running correlation analysis, the authors identify several regions where the spring streamflow anomalies are stable correlated with SST, TT, and PP anomalies from the previous winter. During the period 1902–71 the Elbe spring streamflow is stable correlated with previous winter PP anomalies from its catchment area, with TT anomalies from the Black Sea–Caspian Sea region, northwestern Europe, and northern Canada as well as with SST anomalies from the tropical Pacific, the Indian Ocean, and several regions of the North Pacific and the North Atlantic. An index based on winter SST, TT, and PP anomalies from these regions is highly significantly correlated with spring streamflow anomalies during this period. Based on SST, TT, and PP anomalies from stable correlated regions, a forecast scheme is developed and applied to predict spring streamflow anomalies during the last decades. The prediction based on this statistical scheme represents a marked improvement relative to the forecast based on teleconnection indices that are traditionally used for streamflow prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».