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Enregistrement W4323350312 · doi:10.21203/rs.3.rs-2635368/v1

Analysis of historic drought condition based on SPI and SPEI at various timescales in the South Saskatchewan Watershed, Alberta, Canada

2023· preprint· en· W4323350312 sur OpenAlexafffundabout
Roya Mousavi, Dan L. Johnson, R. Kroebel, James Byrne

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesReal Estate Foundation of British ColumbiaMitacsAlberta Real Estate FoundationUniversity of Lethbridge
Mots-clésWatershedEvapotranspirationPrecipitationAgricultureClimate changeEnvironmental scienceGeographyClimatologyGlobal warmingTrend analysisPhysical geographyHydrology (agriculture)EcologyGeologyMeteorologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With global warming and alterations of climatic patterns, greater frequency and severity of extreme events are observed in different regions. Drought is one of the most challenging extreme events, one which can cause catastrophic and long-lasting impacts on water availability, environment, agriculture, economy, and societies. This study investigates the historic changes of drought conditions in Southern Alberta which is home to communities whose main economic activity is agriculture, or otherwise related to environmental variables, and has experienced severe droughts in the past. We employed SPI (standardized precipitation index) and SPEI (standardized precipitation-evapotranspiration index) as drought indicators at 1-, 3-, 6-, 9-, and 12-month(s) timescales, to explore significant changes during 1980–2018. The indices were computed using a Daymet-gridded dataset for the South Saskatchewan River Watershed (SSRW). Constructed drought occurrence maps revealed that, on average, in nearly half of the analysis period, the region experienced drought. Comparing four past decades showed that drought impacted a larger area in 2000–2010, and the percentage of the area impacted by severe or extreme droughts significantly increased in the last two decades, compared to 1980–2000. Results show decreasing trends of drought in some areas, mainly in the headwaters of Bow River in the Rocky Mountains, and increasing trends in larger areas, mostly found downstream. The result denotes expansion of the dry/wet conditions to larger areas at longer timescales. The extent of areas with a significant trend (increasing/decreasing) was greater with longer timescales of drought indices. Comparing the two drought indices suggests significant differences, and outperformance of SPEI in detecting dry conditions.

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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,266 · 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'admission3
Résumé présentoui

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