Spatial dependence of floods and droughts: learning from differences in regional and seasonal patterns
Notice bibliographique
Résumé
Regional flood and drought events often have more severe impacts than localized events in terms of damages and costs, the number of affected people, and habitat changes. Understanding which regions may be jointly affected by such extreme events can help us to derive reliable regional risk estimates, plan and manage resource flows, and develop suitable adaptation measures. However, the spatial dimension of droughts and floods is often neglected when deriving hazard estimates and we know little about the processes governing their spatial dependencies. Therefore, we investigate how and why spatial dependencies in droughts and floods vary seasonally and regionally over the United States. We aim to gain new insight into processes governing spatial dependencies of droughts and floods by contrasting their regional and seasonal patterns. To map regions with a similar seasonal flood and drought behavior, respectively, we introduce a measure of connectedness, which quantifies the number of catchments with which a specific catchment co-experiences flood or drought events. We then summarize the spatial dependencies by identifying regions with a similar flood behavior and regions with a similar drought behavior. To do so, we use a hierarchical clustering procedure on the F-madogram, which is a measure of spatial dependence for extremes. We look at regional and seasonal differences in spatial dependence both for floods and droughts and subsequently compare the two phenomena. We find that spatial dependence is over all seasons stronger for droughts than for floods. Both types of extremes, however, show regional and seasonal differences in spatial connectedness. Droughts show the strongest spatial dependence in fall. In contrast, the Rocky Mountains show the highest spatial dependence of droughts in winter because of snow accumulation. Very low spatial dependence is found in spring. The seasonal, spatial dependence patterns of floods are opposed to the one of droughts. Spatial flood dependence is highest in spring, especially in mountainous areas, high in winter at the Pacific coast and the Appalachian Mountains, and high in summer in the Rocky Mountains. In contrast, spatial connectedness is very weak in fall. We conclude that spatial dependence patterns are stronger for droughts than floods because of the slower processes and longer durations associated with the phenomenon. Furthermore, we conclude that both meteorological and land surface processes such as snowmelt and the availability of soil moisture shape the spatial dependence patterns of each extreme.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».