Incorporating decadal climate variability information in the operation and design of water infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The high thermal and mechanical inertia of the oceans results in slow changes in sea surface temperatures (SSTs). Changes in SSTs, in turn, can impact atmospheric circulation including water vapor transport, precipitation, and temperatures throughout the world. The Pacific Decadal Oscillation (PDO), the tropical Atlantic SST gradient variability, and the West Pacific Warm Pool are patterns of natural climate variability that tend to persist over decadal time periods. There are current efforts to produce decadal climate predictions, but there is limited understanding if this information can be used in water resources management. Understanding the current state of decadal climate variability (DCV) phenomena and the probability of persisting in that state may be useful information for water managers. This information could improve forecasts that aid operations and short-term planning for reservoir management, domestic and industrial water supplies, flood risk management, energy production, recreation, inland navigation, and irrigation. If conditions indicate a higher likelihood of drought, reservoir managers could reduce flood storage space and increase storage for conservation purposes. Improved forecasts for irrigation could result in greater efficiencies by shifting crops and rotational crop patterns. The potential benefits of using a forecast must be balanced against the risk of damages if the forecast is wrong. Seasonal forecasts using DCV information could also be used to inform drought triggers. If DCV indices indicate that the climate has a higher probability of dry conditions, drought contingency plans could be triggered earlier. Understanding of DCV phenomena could also improve long-range water resources planning. DCV can manifest itself in relatively short-term hydrologic records as linear trends that complicate hydrologic frequency analysis, which has traditionally assumed that hydrologic records are stationary.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».