Drought monitoring and prediction in climate vulnerable Pakistan: Integrating hydrologic and meteorologic perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Effective drought monitoring, prediction and early warning systems are crucial for management of human activities associated with water use in a climate affected world. In Pakistan, surface water flows predominantly originate from the transboundary Upper Indus sub-catchments of Chenab, Jhelum, Indus and Kabul rivers. Hence, impact of droughts manifested through water deficits in these catchments are strongly felt by downstream users. Use of different drought indicators is limited in Pakistan's operational drought monitoring system. Moreover, there is very limited prior literature that explores the use of multiple indicators for unearthing relationships between different drought types. This study aims to explore the relationship between meteorological and hydrological droughts in the Upper Indus catchments of Pakistan using the Standard Precipitation and Evaporation Index (SPEI) and the Standard Streamflow Index (SSI). Since there are no previous studies for the Indus that compare different distributions for SSI computation, we compare five distributions to adequately compute SSI values at catchment outlets. Our most crucial contribution in this study is analysis of seasonal cross-correlations and lagged cross-correlations between SSI and SPEI for the above-mentioned four catchments. The cross-correlation analysis shows strong lagged (with up to 2 lag months) cross-correlations between SPEI and SSI for Chenab, Jhelum and Kabul catchments in early Kharif months. These correlations may be used in operational drought monitoring and forecasting systems, and also in reservoir planning and operations (for Mangla resrvoir in Jhelum) in drought conditions. We strongly believe that the findings of this study can be used in future to collectively explore hydrological and meteorological drought perspectives in Pakistan and to successfully incorporate multiple indicators into operational drought management.
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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 ».