Possible climate change/variability and human impacts, vulnerability of drought-prone regions, water resources and capacity building for Africa
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This review article discusses the climate, water resources and historical droughts of Africa, drought indices, vulnerability, impact of global warming and land use for drought-prone regions in West, southern and the Greater Horn of Africa, which have suffered recurrent severe droughts in the past. Recent studies detected warming and drying trends in Africa since the mid 20th century. Based on the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change and the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), both northern and southern Africa are projected to experience drying, such as decreasing precipitation, runoff and soil moisture in the 21st century and could become more vulnerable to the impact of droughts. The daily maximum temperature is projected to increase by up to 8°C (RCP8.5 of CMIP5), precipitation indices such as total wet day precipitation (PRCPTOT) and heavy precipitation days (R10 mm) could decrease, while warm spell duration (WSDI) and consecutive dry days (CDD) could increase. Uncertainties of the above long-term projections, teleconnections to climate anomalies such as ENSO and the Madden-Julian Oscillation, which could also affect the water resources of Africa, and capacity building in terms of physical infrastructure and non-structural solutions are also discussed. Given that traditional climate and hydrological data observed in Africa are generally limited, satellite data should also be exploited to fill the data gap for Africa in the future.
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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 | 0,008 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle