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Enregistrement W4322020186 · doi:10.5194/egusphere-egu23-16867

Characterization of Lagged Compound Floods and Droughts Under Climate Change

2023· preprint· en· W4322020186 sur OpenAlexaffabout
Mohammad Reza Najafi, Wooyoung Na, Reza Rezvani, Melika Rahimi Movaghar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowEnvironmental sciencePrecipitationClimatologyClimate changeFlood mythSurface runoffEvapotranspirationDrainage basinMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increases in the frequency and intensity of hydroclimatic extremes (floods and droughts) and their temporal swings have led to severe consequences in many regions around the world. Traditionally, these contrasting extremes have been assessed in isolation without considering their spatial and temporal interactions, implications for infrastructure design and management and the overall compounding risks. Nonetheless, understanding the changing characteristics of such lagged compound events is critical to developing effective mitigation and adaptation strategies. In this study, we propose a novel framework to identify and characterize the hydroclimatic whiplash events and investigate their spatiotemporal projections under climate change. Multiple hydroclimate variables such as precipitation, evapotranspiration, soil moisture, runoff, and streamflow are used to identify dry and wet extremes and their transitions. Different scenarios for nonstationary hydrological swings between flood and drought are investigated based on streamflow data. Meteorological wet and dry conditions are investigated using standardized drought indices calculated based on the downscaled and statistically bias-adjusted simulations of CMIP5 for 1.5°C-4 °C global warming levels over three major river basins in northwest North America. Further, three dry-wet spell indices estimated by precipitation, soil moisture, and runoff simulations are merged into an integrated indicator to provide a thorough perspective on the changing risks of such transitions across North America using the Canadian Regional Climate Model version 4 Large Ensemble. We apply an ensemble pooling approach to enhance the sample size for index estimation, which enables projecting the characteristics more robustly. Frequency, intensity, transition time, spatial fraction, aggregation index, and seasonality are quantified for each warming period and compared with those of the baseline period to investigate their projected changes. In addition, we assess the contribution of external forcing and internal variability to the historical and projected changes of the lagged compound events. The results of this study suggest that hydroclimatic whiplash across North America is expected to become more frequent and intensified in a warmer climate. Projections show overall increases in the frequency of hydroclimatic whiplash and a decrease in the corresponding transition times as the climate gets warmer. In addition, the magnitude, intensity, and duration of wet and dry components of such lagged compound events are projected to increase based on the analyses with streamflow. Increasing trends of spatial fraction and spatial aggregation during both transitions between dry and wet spells also imply higher risks and future challenges for water resources management. The findings of this study support the necessity of developing appropriate mitigation measures targeting lagged compound floods and droughts that can lead to severe environmental and socio-economic disasters in North America.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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