Precipitation assessment and hydrological implications of climate change in the high-altitude Indus basin
Notice bibliographique
Résumé
In this PhD dissertation, the direct measurements of precipitation from different sources are integrated with the indirect estimates of precipitation at the major glacier zones to appraise spatial and altitudinal distribution of precipitation in the high-altitude Indus basin. These data are further adjusted for measurement errors and high-quality reference data of spatially distributed precipitation is developed to reconcile precipitation distribution. The reference data of temperature are developed using elevation and latitude dependent regression models. Performance of 27 widely used gridded precipitation products is evaluated at subregional scale. The best performing product is bias-corrected using the reference data of precipitation and temperature. Similarly, precipitation estimates of 75 GCM outputs are evaluated and two best performing GCMs representing warm-wet and cold-dry extremes under three RCPs (2.6, 4.5 & 8.5) are bias-corrected. The historical and future datasets developed therein are analysed to detect climate change and variability at sub-regional scale. A fully-distributed physically-based energy-balance Variable Infiltration Capacity (VIC) hydrological model is forced with these datasets to simulate the hydrologic regime of the study area at sub-basin scale. River inflows are analysed for change and variability in water availability, shifts in seasonality and annual cycle of river water, and changes in future hydrological extremes at Kabul-Nowshera, Indus-Tarbela, Jhelum-Mangla and Chenab-Marala rim stations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».