Uncertainties in runoff projection and hydrological drought assessment over Gharesu basin under CMIP5 RCP scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrological drought plays an important role in planning and managing water resources systems to meet increasing water demands due to population growth. In this study, the effects of climate change on the hydrological drought characteristics of the Gharasu basin, as one of the major sub-basins of the Karkheh river basin, are investigated. This river basin has experienced severe droughts, and floods, in recent years. The uncertainties in projected drought conditions are characterized based on a suite of 34 general circulation models (GCMs). Based on hydrological simulations over the historical period, 12 GCMs are selected to estimate projected runoff values and the corresponding streamflow drought index (SDI) in the future period. The ‘run theory’ is applied to evaluate the drought characteristics under Representative Concentration Pathways (RCPs) 4.5 and 8.5 emission scenarios. Results show that uncertainties of drought projection under RCP8.5 are higher than under RCP4.5, where among different drought characteristics, the maximum uncertainty is detected for drought severity and maximum drought duration. Moreover, the uncertainty of drought projection in wet periods is greater than that in dry periods.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».