Drought severity and change in Xinjiang, China, over 1961–2013
Notice bibliographique
Résumé
Monthly climatic data from 53 sites across Xinjiang, China, were used to compare drought severity from the widely accepted Standardized Precipitation Index (SPI) with the recently proposed Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), as well as trends in the data from 1961 to 2013. Monthly Thornthwaite based (ETo.TW) and Penman-Monteith based reference evapotranspiration (ETo.PM) were computed and subsequently used to estimate SPEITW and SPEIPM, respectively. The indices' sensitivity, spatiotemporal distributions and trends were analyzed. The results showed that the TW equation underestimated ETo, which affected the accuracy of the SPEI estimation. Greater consistency was found between SPI and SPEIPM than between SPI and SPEITW at different timescales. SPI and SPEIPM were sensitive to precipitation, but SPEITW and SPEIPM were insensitive to ETo. The scope of spatial SPEIPM was wider than that of SPI at the same timescale. Obvious differences in SPI, SPEITW and SPEIPM existed between northern and southern Xinjiang. SPEIPM was a better indicator of global warming than SPI. Both SPI and SPEIPM had increasing trends, which contradict previously reported trends in global drought. In conclusion, the decrease in drought severity observed over the last 53 years may indicate some relief in the water utilization crisis in Xinjiang, China.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».