The tale of three floods: From extreme events and cascades of highs to anthropogenic floods
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Notice bibliographique
Résumé
Right after a devastating multi-year drought, a number of flood events with unprecedented spatial extent hit different parts of Iran over the 2-week period of March 17th to April 1st, 2019, causing a human disaster and substantial loss of assets and infrastructure across urban and rural areas. Here, we investigate natural (e.g., rainfall, snow accumulation/melt, soil moisture) and anthropogenic drivers (e.g., deforestation, urbanization, and management practices) of these events using a range of ground-based data and satellite observations. These drivers can range from exceptionally extreme rainfall intensities, to cascades of several extreme and moderate events, and various anthropogenic interventions that exacerbated flooding. Our results reveal strong compounding impacts of natural drivers and anthropogenic triggers in escalating flood risks to unprecedented levels. We argue that a new form of floods, i.e. anthropogenic floods, is becoming more common and should be recognized during the “Anthropocene”. This specific form of floods refers to high to extreme streamflow/runoff events that are primarily caused, or largely exacerbated, by anthropogenic drivers. We demonstrate how the growing risk of anthropogenic floods can be assessed using a wide range of climatic and non-climatic satellite and in-situ data.
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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) | 0,002 | 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 découle