Copulas‐based risk analysis for inter‐seasonal combinations of wet and dry conditions under a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Abrupt transitions between droughts and floods present greater challenges to water resource management than independent drought or flood events. It is therefore of significant importance to further include drought–flood transitions in the risk analysis of water‐related hazards under a changing climate. This study more generally evaluates the risks of combinations of dry and wet conditions between adjacent seasons. First, dry and wet conditions are monitored by the standardized precipitation index (SPI). Then, a copula‐based framework is proposed for the deviation of joint return periods of dryness–wetness combinations at different severity levels. In addition, SPI series trend detection is conducted using the Mann–Kendall test to analyse the temporal–spatial changes in dry and wet conditions. Wavelet analysis is applied to investigating correlations of dry and wet conditions with climate variability signals, which may provide predictive signals for dryness–wetness combinations. The results of a case study in the Pearl River basin (PRB), China over the period of 1960–2015 indicate that (a) the flood season (from July to October) tends towards dryness and there are wetting trends in the late autumn and winter; (b) as the joint return period is considered the proxy for the risk of dryness–wetness combination, shorter joint return periods remind a higher risk of suffering from abrupt dryness–wetness transitions in the spring–summer and summer–autumn, as well as the more frequent occurrence of continued dryness/wetness in the autumn–winter and winter–spring; (c) the western and eastern PRB are separately characterized by intensified and reduced risks of the most frequent combinations under a changing climate; and (d) El Niño–Southern Oscillation events, the Pacific Decadal Oscillation and sunspot activities have a close association with dry and wet conditions in the PRB. The study provides a supplement for the current risk map and may benefit the early warning and mitigation of water‐related hazards.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».