Assessment of the Flood and Drought Occurrence Using Statistically Downscaled Local Climate Models: A Case Study in Langat River Basin, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is a complex and multi-layer issue with global and local entanglement. In this study, Langat River Basin is chosen. Secondary data was used including the historical flood and drought event reports, Standardized Precipitation Index-1 data and Canadian Earth System Model (CanESM2) along with Australian Community Climate and Earth System Simulator Coupled Model (ACCESS CM-2). These data were used to determine the monthly flood and drought precipitation risk based on five regions of Langat River Basin. The CanESM2 and ACCESS CM-2 based on RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios were downscaled and bias corrected for this study. The reliability of these models was then analyzed with Pearson correlation and probability density function (PDF). The future flood and drought risks from year 2020 to 2100 were predicted using the most reliable local climate model local climate hazard thresholds. The CanESM2 RCP 4.5 scenario was identified to have moderate relationship with the historical precipitation trend in Langat River Basin. The Pearson correlation outcomes were then verified by analyzing the PDF curve between models and historical precipitation. The result shows that the downscaled CanESM2 RCP 4.5 was determined to have moderate correlation r = 0.30, whereas highest similarity with the historical precipitation trend 98.63 % based on 2006 to 2018 period. The scenario is consistent with medium emission coupled with increasing mitigation efforts in Malaysia. Furthermore, the flood and drought risk assessment outcomes show that the occurrence rate for Central, Northern, Southern, Western, and Eastern region in Langat River Basin were determined as 41.97 %, 60.19 %, 40.23 %, 20.16 %, and 34.98% respectively. The Central region was predicted having two drought incidences (February 2069 and February 2099) due to extreme dry season predicted based on 2020 to 2100 period.
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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 | 0,001 |
| 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 ».