Analysis of Weather Anomalies to Assess the 2021 Flood Events in Yaounde, Cameroon (Central Africa)
Notice bibliographique
Résumé
Extreme weather anomalies such as rainfall and its subsequent flood events are governed by complex weather systems and interactions between them. It is important to understand the drivers of such events as it helps prepare for and mitigate or respond to the related impacts. In line with the above statements, quarter-hourly data for the year 2021 recorded in the Yaounde meteorological station were synthesized to come out with daily and dekadal (10-day averaged) anomalies of six climate factors (rainfall, temperature, insolation, relative humidity, dew point and wind speed), in order to assess the occurrences and severity of floods to changing weather patterns in Yaounde. In addition, Precipitation Concentration Index (PCI) was computed to evaluate the distribution and analyse the frequency and intensity of precipitation. Coefficient of variation (CV) was used to estimate the seasonal and annual variation of rainfall patterns, while Mann-Kendall (MK) trend test was performed to detect weather anomalies (12-month period variation) in quarter-hourly rainfall data from January 1st to December 31st 2021. The Standard Precipitation Index (SPI) was also used to quantify the rainfall deficiency of the observed time scale. Results reveal that based on the historical data from 1979 to 2018 in the bimodal rainfall forest zone, maximum and minimum temperature averages recorded in Yaounde in 2021 were mostly above historical average values. Precipitations were rare during dry seasons, with range value of 0 - 13.6 mm for the great dry season and 0 - 21.4 mm for the small dry season. Whereas during small and great rainy seasons, rainfalls were regular with intensity varying between 0 and 50 mm, and between 0 and 90.4 mm, respectively. The MK trend test showed that there was a statistical significant increase in rainfall trend for the month of August at a 5% level of significance, while a significant decreasing trend was observed in July and December. There was a strong irregular rainfall distribution during the months of February, July and December 2021, with a weather being mildly wetted during all the dry seasons and extremely wetted in August. Recorded flooding days within the year of study matched with heavy rainy days including during dry seasons.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».