Spatial and Temporal Variation of Drought Based on Satellite Derived Vegetation Condition Index in Nepal from 1982–2015
Notice bibliographique
Résumé
Identification of drought is essential for many environmental and agricultural applications. To further understand drought, this study presented spatial and temporal variations of drought based on satellite derived Vegetation Condition Index (VCI) on annual (Jan–Dec), seasonal monsoon (Jun–Nov) and pre-monsoon (Mar–May) scales from 1982–2015 in Nepal. The Vegetation Condition Index (VCI) obtained from NOAA, AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration, Advanced Very High Resolution Radiometer) and climate data from meteorological stations were used. VCI was used to grade the drought, and the Mann–Kendall test and linear trend analysis were conducted to examine drought trends and the Pearson correlation between VCI and climatic factors (i.e., temperature and precipitation) was also acquired. The results identified that severe drought was identified in 1982, 1984, 1985 and 2000 on all time scales. However, VCI has increased at the rate of 1.14 yr−1 (p = 0.04), 1.31 yr−1 (p = 0.03) and 0.77 yr−1 (p = 0.77) on the annual, seasonal monsoon and pre-monsoon scales, respectively. These increased VCIs indicated decreases in drought. However, spatially, increased trends of drought were also found in some regions in Nepal. For instance, northern areas mainly in the Trans-Himalayan regions identified severe drought. The foothills and the lowlands of Terai (southern Nepal) experienced normal VCI, i.e., no drought. Similarly, the Anomaly Vegetation Condition Index (AVCI) was mostly negative before 2000 which indicated deficient soil moisture. The exceedance probability analysis results on the annual time scale showed that there was a 20% chance of occurring severe drought (VCI ≤ 35%) and a 35% chance of occurring normal drought (35% ≤ VCI ≤ 50%) in Nepal. Drought was also linked with climates in which temperature on the annual and seasonal monsoon scales was significant and positively correlated with VCI. Drought occurrence and trends in Nepal need to be further studied for comprehensive information and understanding.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».