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Enregistrement W2901603868 · doi:10.1002/joc.5929

Copulas‐based risk analysis for inter‐seasonal combinations of wet and dry conditions under a changing climate

2018· article· en· W2901603868 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDrynessEnvironmental scienceFlood mythClimatologyDry seasonProxy (statistics)Return periodPrecipitationClimate changeHydrology (agriculture)GeographyMeteorologyEcologyStatisticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,293 · 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