Water Whiplash in Mediterranean Regions of the World
Notice bibliographique
Résumé
The presence of weather and water whiplash in Mediterranean regions of the world is analyzed using historical streamflow records from 1926 to 2023, depending on the region. Streamflow from the United States (California), Italy, Australia, Chile, and South Africa is analyzed using publicly available databases. Water whiplash—or the rapid shift of wet and dry periods—are compared. Wet and dry periods are defined based on annual deviations from the historical record average, and whiplash occurs when there is an abrupt change that overcomes an accommodated deficit or surplus. Of all the stations, there are more dry years (56%) than wet years (44%) in these regions, along with similarities in the variances and shifts in extremes (i.e., whiplash). On average, 35% of the years were defined as water whiplash years in all countries, with the highest levels in the US (California), where 42–53% of the years were whiplash years. The influence of the El Niño–Southern Oscillation (ENSO) influences Chile and South Africa strongest during the first quarter of the year. This study found that smaller extreme wet periods and larger and less extreme dry periods are prevalent in Mediterranean regions. This has implications for water management as adaptation to climate change is considered.
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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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».