Drought characteristics over China during 1980–2015
Notice bibliographique
Résumé
The self‐calibrating Palmer drought severity index (scPDSI) was computed based on the four atmospheric reanalysis data sets combined with observational data over China during 1980–2015. The discrepancies of scPDSI among the four reanalysis data sets show the necessity of integrating multiple data sets. Drought characteristics, such as drought area, severity, duration, and frequency were examined based on multi‐data set mean scPDSI. The results reveal that significant drying trends are found in Qinghai‐Tibet Plateau, southwest, southeast and entire China. Drought area (drought severity) has increased (decreased) by about 1.16% (0.015%) per decade over entire China. Trends in drought duration, temporally averaged severity and frequency also indicate that droughts become more serious in each region during the past 36 years. The identification of drought events in each month by the clustering algorithm shows that droughts over China are more and more frequent. In addition, 65 separate drought events with the duration longer than 3 months were identified under the area threshold of 150,000 km 2 . Through severity‐area‐duration analysis, the 2005–2015 drought is found to be the prominent event.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».