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Enregistrement W4321495162 · doi:10.5194/egusphere-egu23-430

Drought influence on flood dynamics: a global overview

2023· preprint· en· W4321495162 sur OpenAlexaboutno aff
Alessia Matanó, Wouter R. Berghuijs, Marleen de Ruiter, Philip J. Ward, Maurizio Mazzoleni, Anne F. Van Loon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythFlash floodEnvironmental scienceClimatologyGeographyHydrology (agriculture)Physical geographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Floods and drought affect millions of people each year, but what if a riverine flood rapidly follows or occurs during a hydrological drought?The 2022 summer drought in Europe, for instance, was punctuated by flash floods, affecting societies, economies and the environment already impacted by the persistent drought. In the same summer, in Iran and Afghanistan, devastating riverine floods followed a severe drought, causing displacement and human losses. Although the abrupt transitions between opposite hydrological extremes can pose huge risks for societies, the processes behind and effects of drought-flood interactions remain largely unknown, as most studies address droughts and floods separately. This research provides the first global study of compound and consecutive drought-flood events, shedding light on the underlying hydrological interactions between opposite hydrological extremes.By analysing timeseries of hydro-meteorological and other biophysical variables for 8255 catchments globally, we reconstruct the propagation of droughts and floods through the hydrological cycle, thereby identifying and characterizing flood events that follow or compound with drought conditions. We use variable and fixed threshold-level approaches to detect extreme dry and wet conditions, and seasonality statistics to analyse the timing of riverine floods. Our results show that close succession between drought and flood occurs mainly during the transition between seasons: from winter to spring in mid-latitude areas and from dry to wet at the equator and polar regions. Although these events are rare, they have increased over time, especially in countries such as France and Germany, southern Brazil, and India. Furthermore, drought conditions often shift the flood timing, resulting in later winter floods in Europe, in the north-eastern coast of the United States and western Canada, and earlier summer floods in Central America and Northern Brazil.This study shows that although drought and flood events evolve from different hydrological processes and atmospheric dynamics, these hydrological extremes interact with the same hydrological system, resulting in system alterations that may modify flood dynamics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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