Spatiotemporal pattern of successive hydro-hazards and the influence of low-frequency variability modes over Canada
Notice bibliographique
Résumé
Successive hydro-hazards, particularly dry and wet weather whiplash, can severely impact societies and infrastructure undermining the resilience measures developed based on the traditional univariate approaches. Understanding the spatial and temporal characteristics of such lagged compound events is important to improve the efficacy of disaster risk measures (DRMs). This study analyzes the successive dry-wet and wet-dry (SDW/SWD) spells based on the run theory across Canada and proposes a compound magnitude index to identify the corresponding hotspots across 268 watersheds for the historical period of 1963–2012. The frequency, transition time, and magnitude of SDW/SWD events are assessed considering the variable monthly 20th percentile (dry spell) and a fixed 90th percentile (wet spell) of natural streamflow values as thresholds. The potential influence of low-frequency variability modes such as Multivariate El Niño–Southern Oscillation (ENSO) index (MEI) and the North Atlantic Oscillation (NAO) index on the regional hydro-hazards, with a transition time of less than a month, is assessed based on the Bayesian quantile regression approach. Results indicate that the coastal areas, including the west and east coast and the Great Lakes region, are the hotspots for such abrupt transitions. Furthermore, the spatial and temporal characteristics of SDW/SWD events are largely variable and different from those of individual events. The magnitude of these events is influenced by low frequency variability modes particularly at higher quantiles, suggesting that strong phases of MEI and NAO can potentially lead to SDW and SWD events. The findings of this study support the future development of robust DRMs and effective water resource management strategies.
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 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 | 0,001 | 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 ».