Hydrological Drought Instantaneous Propagation Speed Based on the Variable Motion Relationship of Speed‐Time Process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is difficult to predict and track the propagation of a hydrological drought because it is hard to determine its propagation speed. We propose a useful framework for calculating the hydrological drought instantaneous propagation speed which includes the instantaneous development speed ( IDS ) and instantaneous recovery speed ( IRS ). First, the run theory was applied to subdivide the propagation of individual hydrological drought events into the development and recovery stages and to determine the individual propagation times (drought development duration and drought recovery duration). Then the hydrological drought instantaneous propagation speed of each hydrological drought event, including the IDS and IRS , were determined based on the variable motion relationship of speed‐time process commonly applied in physics. Finally, the optimal theoretical values of the IDS and IRS were evaluated using a cross‐validation method. Three hydrometric stations, located at the upstream catchment with less human activities influence, were chosen from different countries (China, the United States, and Germany) to demonstrate the satisfactory performance of this proposed framework. The results indicate that the variable motion relationship of speed‐time process can provide an assessment of the overall hydrological drought propagation and perform well for identifying the propagation time in these study areas. The optimal theoretical values of IDS (or IRS ) obtained by the variable motion relationship can simulate the actual drought development duration (or drought recovery duration) of hydrological drought well. The sensitivity of IDS (or IRS ) of hydrological drought is correlated with climate, catchment characteristics, and human activities that should be explored to improve hydrological drought propagation prediction.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,010 | 0,003 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».