Multivariate drought risk analysis based on copula functions: a case study
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drought is asserted as a natural disaster that encompasses vast territories for a long time and affects human life. Indicators are powerful tools for understanding this phenomenon. However, in order to get more information about the drought, multivariate indices were introduced for simultaneous evaluation of multiple variables. In this study, a combined drought index (CDI) based on three drought indices, the Standardized Precipitation Index (SPI), Streamflow Drought Index (SDI), and Standardized Water-level Index (SWI), is defined. Then, the Entropy method is used to determine the weight of each indicator. Among the calculated weights, SDI and SPI had the highest and lowest weight, respectively. The CDI is utilized to identify drought characteristics, such as duration and severity. In addition, the joint distribution function of drought characteristics is formed by copula functions and consequently the probability of different droughts is calculated. For the study area, data and information from eight regions located in Golestan province in the northern part of Iran are used to evaluate the performance of the proposed index. Four categories of drought were defined and their return period calculated. The shortest return period of severe drought was observed in the east and then in the west. In the south and center, the return period of severe drought was longer. Over the course of 30 years, all parts of the province experienced all drought categories.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 découle