Climate-Related Extreme Events with High-Resolution Regional Simulations: Assessing the Effects of Climate Change Scenarios in Ouagadougou, Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
We have applied a Bayesian framework for the analysis and testing of possible non-stationarities in extreme meteorological events in an area around Ouagadougou, Burkina Faso. Considering the results obtained for the historical period (1950-2005), it can be seen that, for a given exceedance probability, the intensities of extreme temperature and extreme consecutive dry days ECDD data are positively correlated. The higher values of extreme temperature and ECDD are identified at the Eastern part of the domain. This result suggests that those areas can be more likely exposed to desertification processes. Some of these areas are also coincident with areas in which extreme rainfall events may occur, and this combination can be a factor amplifying the possibility of flood events. Looking at the effects of the two climate change scenarios considered (RCP4.5 and RCP8.5), different patterns were found for the three variables analyzed; whereas, the ECDD data indicate that the stationary model is the one that dominates most of the solutions. The extreme temperature and extreme precipitation show remarkable trends in both scenarios. In this paper, analyses of the spatial distribution of the extreme events and the temporal trends observed when considering scenarios of climate change are performed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».