Extreme temperature and rainfall events in Bangladesh: A comparison between coastal and inland areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although coastal and inland areas of Bangladesh exhibit distinct physiographic and climatic characteristics, spatiotemporal variation of extreme climatic events is poorly understood in these two areas. This study was an attempt to understand the trends in extreme climatic events in coastal and inland areas over the period 1968–2018. The missing data in daily maximum and minimum temperature, and daily rainfall datasets were imputed using the multiple imputation by chained equations technique and implementing a predictive mean matching algorithm. The imputed datasets were then tested for inhomogeneity using the penalized maximal t and modified penalized maximal F tests. A quantile matching algorithm was then applied to homogenize the datasets, which were then used for generating 13 extreme temperature and 9 extreme rainfall indices. The trends were assessed using the Trend Free Pre‐whitened Mann–Kendall test and the magnitudes of the changes were determined using the Thiel–Sen slope estimator. Additionally, standardized anomalies were calculated to understand the seasonal variability of temperature and rainfall over the past five decades. Results suggested that both coastal and inland areas were warming significantly but coastal areas exhibited a higher rate of warming. Although most of the extreme rainfall indices showed statistically non‐significant changes for coastal and inland stations, there is evidence of localized dryness and increased rainfall at individual stations. In particular, the drought‐prone northwestern region of the country experienced decreased rainfall, which is discordant to the results of previous studies. Findings from this study highlighted important local and regional‐scale changes in extreme climate events that were previously overlooked. The findings of this study can help undertake targeted climate change adaptation strategies to save population and resources.
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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) | 0,000 | 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 ».