Assessment of the hydrological drought risk in Calgary, Canada using weekly river flows of the past millennium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Planning and management of water resource infrastructure requires a depth of knowledge on the characteristics of hydrological extremes, floods and droughts. Infrastructure design is traditionally based upon historically observed extreme events, assuming that they are independent and identically distributed (i.i.d.) and stationary, i.e. they fluctuate within a fixed envelope of variability. Information on historical hydroclimate provides a limited range of hydrological extremes, which rarely includes long-term worst droughts. This study demonstrates the application of a paleo-environmental dataset, 900 years of weekly streamflow stochastically derived from a tree-ring reconstruction of annual streamflow, to assess the hydrological drought risk. The historic and prehistoric hydrological drought characteristics, i.e. severity–duration–frequency (SDF) relationships, are evaluated. The results indicate that the severity and duration of hydrological drought with the same recurrence interval is substantially larger and longer than those observed over the 100-year historical period. Historic and prehistoric drought SDF relationships established in this study demonstrate the implications of non-stationary climate in the analysis of extreme droughts. Therefore, projected droughts of the 21st century may not exceed the drought severity found in the prehistoric record to the same extent that they exceed historical droughts in the instrumental record. This study emphasizes the importance of paleohydrology in comprehending the region's drought.
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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 | 0,000 |
| 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 ».