Correlation of drought indices with climatic and socio-economic factors in San Diego, USA
Notice bibliographique
Résumé
Droughts have become more severe and prolonged in recent years, causing significant social and environmental impacts. Analysing drought conditions with various climatic and socio-economic factors is critical for effective drought monitoring. This study investigated the correlation between drought severity and climatic and socio-economic changes in a study area – San Diego County, CA, USA. The drought severity was quantified using three drought indices: standardised precipitation index, standardised precipitation evapotranspiration index and standardised streamflow index. These indices were also used to describe the variation of the drought severity in the study area. The study employed Spearman’s correlation coefficient analysis to evaluate the correlations between the drought indices and climatic and socio-economic factors. The results showed that the drought indices indicated similar variations of the droughts in the study area. However, the severity, duration and frequency of the droughts varied with the timescales in the drought index analysis. Additionally, this study found that the drought conditions based on the three indices had strong negative correlations with precipitation, soil moisture, agricultural area and forest area, which were more pronounced as the timescale increased. The findings will provide insights into effective drought monitoring and management, particularly targeting severe droughts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».