Evolution and copula modelling of drought duration and severity over Africa using <scp>CORDEX‐CORE</scp> regional climate models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study assessed the dependence of drought severity and duration across four subregions (Southern, Western, Eastern and Central) in Africa using copula modelling. The analysis was carried out for the reference period 1991–2020 and the future period 2071–2099. Simulated daily precipitation at a horizontal resolution of 0.22° were obtained from three regional climate models (RCMs) participating in the Coordinated Output for Regional Evaluations within the Coordinated Regional Downscaling Experiment (CORDEX‐CORE). The RCMs were downscaled by three global climate models and validated using three high‐resolution gridded daily precipitation products obtained from The Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations data (CHIRPS), Climate Prediction Center Africa Rainfall Climatology Version 2.0 (CPC‐ARC2) and Tropical Applications of Meteorology using SATellite data and ground‐based observations (TAMSAT). Comparison of precipitation from the RCMs with the three gridded reference observations shows relatively good performance across the different regions with median value within the range of 3–5 mm·day−1 in Central Africa, 1.5–4.5 mm·day−1 in Western Africa, 1.8–2.8 mm·day−1 in Eastern Africa and 0.5–2.2 mm·day−1 in Southern Africa. On the other hand, the correlation values of drought duration–severity from CORDEX‐CORE models in the different regions of Africa exhibit predominantly strong values greater than 0.8 for both historical and projected climate. The analysis also considered two families of copulas: Archimedean (Frank, Clayton, Gumbel) and Elliptical (Gaussian, Student's t). The performance of the copula functions were estimated using the Akaike information criteria (AIC). Generally, there is a good agreement in the distribution of observed precipitation among the three observational data products across the subregion of Africa, with slight differences attributed to the different processing algorithms of the products. Across West Africa, mean precipitation values from CPC, CHIRPS and TAMSAT was 2.86, 3.16 and 3.07 mm·day−1, respectively. The CCLM‐NCC underestimated the mean values of precipitation reported in the observation data, while CCLM‐MPI and CCLM‐HAD overestimated the mean values of precipitation in the West Africa region.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».