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Enregistrement W2158991160 · doi:10.1175/jhm439.1

Multiscale Variability of the River Runoff System in China and Its Long-Term Link to Precipitation and Sea Surface Temperature

2005· article· en· W2158991160 sur OpenAlexaff
Yongkang Xue, Jinjun Ji, Shufen Sun, Guoxiong Wu, K.-M. Lau, Isabelle Poccard, Hyun‐Suk Kang, Renhe Zhang, John C. Schaake, Jian Yun Zhang, Yanjun Jiao

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrometeorology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesChinese Academy of Meteorological SciencesGrains Research and Development CorporationNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésSurface runoffEnvironmental scienceEmpirical orthogonal functionsPrecipitationAnomaly (physics)ClimatologySea surface temperatureHydrology (agriculture)GeologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This is an exploratory study to investigate the spatial and temporal characteristics of east China’s (EC) river runoff and their relationship with precipitation and sea surface temperature (SST) at the continental scale. Monthly mean data from 72 runoff stations and 160 precipitation stations in EC, covering a period between 1951 and 1983, are used for this study. The station river runoff data have been spatially interpolated onto 1° grid boxes as runoff depth based on an extracted drainage network. Comparing runoff depth with precipitation shows that seasonal variation in runoff is consistent with the development of the summer monsoon, including the delayed response of runoff in several subregions. The dominant spatial scales and temporal patterns of summer runoff and precipitation are studied with empirical orthogonal function (EOF) analysis and wavelet analyses. The analyses show interannual, biennial, and longer-term variations in the EOF modes. South–north dipole anomaly patterns for the first two runoff EOF’s spatial distributions have been identified. The first/second runoff principal components (PCs) are highly correlated with the second/first precipitation PCs, respectively. The summer runoff’s EOF PCs also show significant correlations with the multivariate El Niño–Southern Oscillation index (MEI) of the summer and winter months, while the summer precipitation PCs do not. Statistic analysis shows that EOF1 of runoff and EOF2 of precipitation are related to El Niño, while EOF2 of runoff and EOF1 of precipitation are related to a dipole SST anomaly over the northwestern Pacific. The interdecadal relationship between summer runoff, precipitation, and SST variability is further studied by singular value decomposition (SVD) analysis. Pronounced warming (SST) and drying (runoff) trends in first SVD PCs have been identified. These SVDs are used to reconstruct a decadal anomaly pattern, which produces flooding in part of the Chang Jiang River basin and dryness in the northern EC, consistent with observations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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