On the influence of extreme rainfall and antecedent soil moisture on flood hazards in Africa
Notice bibliographique
Résumé
The African continent is severely impacted by floods, with an increasing vulnerability to these events in the most recent decades. Our improved preparation against and response to this hazard would benefit from an enhanced understanding of the physical processes at play. A database recently compiled on Africa allows to conduct studies at the continental scale: the African Database of Hydrometric Indices (ADHI: https://doi.org/10.5194/essd-2020-281). Daily river discharge data have been extracted for 399 African rivers to analyze the seasonality of observed annual maximum discharge. In addition, extreme precipitation from CHIRPS and ERA5, and soil moisture from ERA5-Land between 1981 and 2018 have been also considered as potential flood drivers. The database includes a total of 11,302 flood events, covering most African regions. The analysis is based on directional statistics to compare the annual maximum river discharge with annual maximum rainfall and soil moisture. Results show that the annual peak flow in most areas is more strongly associated with the annual peak of soil moisture than of extreme precipitation. In addition, the interannual variability of flood magnitudes is better explained by the variability of annual maximum soil moisture or the precipitation summed over 5 days prior to an event, than by changes in the annual maximum daily precipitation. These results have important implications for the design of efficient flood forecasting systems or the investigation of the long-term evolution of these hydrological hazards.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».