Contribution of low-frequency climatic–oceanic oscillations to streamflow variability in small, coastal rivers of the Sierra Nevada de Santa Marta (Colombia)
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the influence of low-frequency oscillations, that are linked to large-scale oceanographic–atmospheric processes, on streamflow variability in small tropical coastal mountain rivers of the Sierra Nevada de Santa Marta, Colombia. We used data from six rivers that had > 32 years of complete, continuous monthly streamflow records. This investigation employed spectral analyses to (1) explore temporal characteristics of streamflow variability, (2) estimate the net contribution to the energy spectrum of low-frequency oscillations to streamflow anomalies, and (3) analyze the linkages between streamflow anomalies and large-scale, low-frequency oceanographic–atmospheric processes. Wavelet analyses indicate that the 8–12-year component exhibited a quasi-stationary state, with a peak of maximum power between 1985 and 2005. These oscillations were nearly in phase in all rivers. Maximum power peaks occurred for the Palomino and Rancheria rivers in 1985 and 1995, respectively. The wavelet spectrum highlights a change in river variability patterns between 1995 and 2015, characterized by a shift towards the low-frequency oscillations' domain (8–12 years). The net contribution of these oscillations to the energy spectrum was as high as 51 %, a value much larger than previously thought for rivers in northwestern South America. The simultaneous occurrence of hydrologic oscillations, as well as the increase in the amplitude of the 8–12-year band, defined periods of extremely anomalous wet seasons during 1989–1990, 1998–2002 and 2010–2011, reflecting the role of low-frequency oscillations in modulating streamflow variability in these rivers. Cross-wavelet transform and wavelet coherence revealed high common powers and significant coherences in low-frequency bands (>96 months) between streamflow anomalies and Atlantic Meridional Oscillation (AMO), Pacific Decadal Oscillation (PDO) and the Tropical North Atlantic Index (TNA). These results show the role of large-scale, low-frequency oceanographic–climate processes in modulating the long-term hydrological variability of these rivers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».