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Enregistrement W4385461068 · doi:10.1111/sjtg.12505

Multidecadal trend analysis of hydrological drought along River Niger using the Streamflow Drought Index

2023· article· en· W4385461068 sur OpenAlexaff
Samuel Ogunjo, Adeyemi Olusola, Olufemi Sunday Durowoju

Notice bibliographique

RevueSingapore Journal of Tropical Geography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowEnvironmental scienceClimatologyClimate changeWater resourcesDuration (music)GeographyHydrology (agriculture)Drainage basinGeologyEcologyBiologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Droughts affect human well‐being and the economy of countries across the world. Understanding the long‐term evolution of droughts within a particular region will help in drought mitigation and adaptation plans, thereby reducing drought impact on the environment. This study examined the multidecadal trends in hydrological droughts at two stations along River Niger using 3‐month, 6‐month, and annual time scales. Hydrological drought events were identified using the streamflow drought index (SDI) between 1915 and 1990 based on the Theil‐Sen slope and Mann‐Kendall approaches. Across the timescales, extreme and severe droughts occurred in 1982/84 and 1983/84 with ‐2 ≤ S d < ‐1.5. On an annual scale, the results from the annual SDI further showed that the 7th and 8th decades (1971−1990) recorded more drought events of varying degrees ranging from mild to extreme drought in both stations than in other decades. The last two decades (7th and 8th) further revealed the most extended hydrological drought duration from 1974/75 to 1988/89 for Baro and from 1979/80 to 1988/89 for Lokoja. The highest severity recorded at Baro was ‐15.56 and ‐14.26 at Lokoja. The prolonged duration of drought events across the stations and their associated yearly intensities suggests that more proactive measures are needed to ameliorate the hydrological drought impact in the study area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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