Trend and periodicity of drought over Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We analyse rainfall extreme events in Ethiopia from 1979 to 2014 using the standardized precipitation index (SPI) and the Palmer drought severity index (PDSI) derived from both station and satellite‐based observation data sets. Causal mechanisms of extreme events are also discussed. Trend principal component (TPC), regression, wavelet and composite analyses are used to investigate the trend, frequency and inter/intra‐annual variability of extreme events (dryness/wetness of rainfall) over Ethiopia. All methods of analysis, applied to monthly mean data, show that the north and northwest regions of Ethiopia experienced frequent and more severe drought conditions centred at the year 1983/1984, a recovery in the middle of the study period and a return to moderate dry events in recent years. For the southern and southwestern regions, drought conditions have become more frequent and intense during the study period, particularly since ∼1997. Analysis at the seasonal scale shows that the observed drying trend over the south and southwestern regions of the country is dominated by the spring season, which corresponds to the season of maximum precipitation. No observed long‐term trend is found in the north, northwestern and central mountainous regions of the country. This contrast reflects differing climate sensitivities of these different portions of the country: the observed periodicity of dryness/wetness over the northern regions corresponds largely to ENSO variability in both the spring and summer rainy seasons, while the drying trend in the south and southwest is associated with Atlantic Ocean warming and sea surface temperature gradients across the western Pacific Ocean.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».