Atmospheric Predictors for Annual Maximum Precipitation in North Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The high precipitation variability over North Africa presents a major challenge for the population and the infrastructure in the region. The last decades have seen many flood events caused by extreme precipitation in this area. There is a strong need to identify the most relevant atmospheric predictors to model these extreme events. In the present work, the effect of 14 different predictors calculated from NCEP–NCAR reanalysis, with daily to seasonal time steps, on the maximum annual precipitation (MAP) is evaluated at six coastal stations located in North Africa (Larache, Tangier, Melilla, Algiers, Tunis, and Gabès). The generalized extreme value (GEV) B-spline model was used to detect this influence. This model considers all continuous dependence forms (linear, quadratic, etc.) between the covariates and the variable of interest, thus providing a very flexible framework to evaluate the covariate effects on the GEV model parameters. Results show that no single set of covariates is valid for all stations. Overall, a strong dependence between the NCEP–NCAR predictors and MAP is detected, particularly with predictors describing large-scale circulation (geopotential height) or moisture (humidity). This study can therefore provide insights for developing extreme precipitation downscaling models that are tailored for North African conditions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».