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Enregistrement W2797933511

Global trends in future hydrological drought

2013· article· en· W2797933511 sur OpenAlexaboutno aff
H.A.J. van Lanen, Niko Wanders, Yoshihide Wada

Notice bibliographique

RevueSocio-Environmental Systems Modeling · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceWater cycleClimatologyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change very likely impacts future hydrological drought characteristics worldwide (i.e. duration and intensity of drought in runoff). However, the magnitude and sign of the change is largely unknown. In this study we quantify impact of climate change on future low flows and hydrological droughts characteristics on a global scale. The global hydrological and water resources model PCR-GLOBWB was used to simulate future river runoff at 0.5 degree globally on a daily basis. The newly available CMIP5 climate projections were obtained through the Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISI-MIP). The model was forced with the daily transient climate fields taken from five GCMs and four underlying emission scenarios (here accounted for by using four Representative Concentration Pathways or RCPs). The monthly Q80 (20 percentile lowest flow) was used to evaluate the changes in low flows and as the threshold level for the hydrological drought characterisation. The monthly threshold was smoothed to allow for drought calculations on a daily basis. The thresholds in the future remained transient and were calculated over the climatology of the last 30 year period to reflect the adaptation of society to new conditions. Trends in the thresholds and drought characteristics were analysed over the period 2000-2099. Results for most GCMs and all RCPs showed that Q80 discharge (low flow metric) indicates a significant negative trend in large parts of South America, Central Africa, the Mediterranean and South East Asia. Under the higher greenhouse gas emission scenarios of RCP6.0 and RCP8.5, the USA and Central and South Europe were also projected to have drier conditions. For all future projections Russia and Canada were expected to get wetter during the 21st century. Under RCP6.0 and RCP8.5 scenarios, the results generally showed the strongest negative changes in future low flow. The results simulated with most GCMs agree well over many parts of the world, however, for Central Asia and Northern Europe the variability among GCMs was large. The drought analysis showed that the duration and deficit volume were expected to increase even with the use of transient thresholds (30-year window), which already consider for the drier low flow conditions (i.e. lower future Q80). Drought duration was projected to increase in more than 80% of the world and deficit volumes are likely to increase in 70% of the world. Drought events will get more prolonged and severe in North America, Southern Europe and South East Asia, where projected drought duration increased by 20 to 100% and the increase in deficit volumes ranged from 20 to 300%, depending on location and RCP. The projected change in future hydrological drought in large parts of the world shows that adaptation likely has to anticipate on drier hydrological conditions. The increase in hydrological drought duration and intensity in vast areas of the world will lead to severer drought events, which puts sustainable regional water supply at risk and urges water resources managers, policy-makers and stakeholders to timely design pro-active measures..

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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