Climate Change Impacts on Extreme Flow Measures in Satluj River Basin in India
Notice bibliographique
Résumé
A major impact of climate change is likely on the frequency and magnitude of extreme flow events. Hydrological systems have traditionally been designed on the assumption that the available flow records for a location reflect stationary climatic conditions. In view of the recent climate change, the assumption of stationarity in the flow records cannot be justified. Design of hydrological systems is, therefore, likely to be more reliable if the impacts of potential climate change on extreme events are considered. This paper investigates trends in extreme flow measures for a set of streamflow gauging stations in Satluj River Basin in India. Linkages of extreme flow measures with large scale climate indices have also been identified. The analysis includes an exploration of the types of trends that may occur in an extreme flow record, which include changes in the timing of extreme events, and changes in the extreme event magnitudes. Several extreme flow measures including the high flow and low flow magnitudes and their dates of occurrence have been analyzed for the detection of trends using Mann-Kendall non parametric test. The results reveal more trends than would be expected to occur by chance for various measures of extreme flow characteristics. The data has been found to exhibit changes in both the magnitude and the timing of extreme flow events. Analysis of extreme flow measures presented herein is likely to lend credibility to recent climate change modeling efforts, and would help detect climate change impacts on hydrological regime.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».