ENSO Impacts on Jamaican Rainfall Patterns: Insights from CHIRPS High-Resolution Data for Disaster Risk Management
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study examines the influence of the El Niño Southern Oscillation (ENSO) on Jamaica’s rainfall patterns, leveraging CHIRPS data from 1981 to 2021 in 370 locations. Our analysis reveals a distinct ENSO imprint on rainfall, with La Niña phases showing a consistently higher probability of exceeding various rainfall thresholds compared to El Niño. Notably, La Niña increases the likelihood of heavier rainfall, particularly in the wet seasons, with probabilities of exceeding 200 mm reaching up to 50% during wet season II. Spatially, the probability of total monthly rainfall (TMR) during La Niña is elevated in the northeastern regions, suggesting regional vulnerability to excess rainfall. Additionally, during El Niño, the correlation between TMR and the maximum air temperature (Tmax) is significantly stronger, indicating a positive and more pronounced relationship between higher temperatures and rainfall, with correlation coefficients ranging from 0.39 to 0.80. Wind speed and evapotranspiration show a negligible influence on TMR during both ENSO phases, maintaining stable correlation patterns with only slight variations. The results of this study underscore the necessity for differentiated regional strategies in water resource management and disaster preparedness, tailored to the unique climatic characteristics imposed by ENSO variability. These insights contribute to a refined understanding of climate impacts, essential for enhancing resilience and adaptive capacity in Jamaica and other small island developing states.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle