Time of emergence of extreme floods and droughts over the north-eastern United States
Notice bibliographique
Résumé
Natural climate variability is known to be an important source of uncertainty in climate risk assessment. This can pose a substantial obstacle to the implementation of adaptation strategies because it may mask the signal of climate change. In this study, the authors investigate how extreme flows in 133 catchments in the eastern and northeastern United States are affected by internal climatic variability. They evaluate the ratio of internal climate variability to anthropogenic climate change on projected future extreme streamflow using temperature and precipitation data from a single model initial-condition large ensemble (SMILE) at high spatial and temporal resolution. To better understand the role of internal climate variability and its impacts on the climate change signal, the authors use three different parametric and non-parametric tests to evaluate the time of emergence (TOE) of the climate change signal. The results are presented for three classes of catchment area: small (500 km2), medium (500-1000 km2), and large (>1000 km2). The findings suggest that the future intensity of both floods and droughts will gradually increase, with the expected increases in flood and drought signals being strongly influenced by catchment size. Small catchments are likely to see higher increases in flooding than the other catchment sizes, but weaker increases in extremely severe droughts. The size of the catchment also affects TOEs, with smaller catchments seeing earlier TOE for floods and later ones for droughts. These findings provide significant information on adaptation timelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».