Connecting the dots: teleconnection of global floods and their association with climate variability
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental question in global hydrology is how global floods behaved in the past and are expected to behave in the future. Previous site-specific analyses might offer locally relevant insights, but little is known about how floods are connected in space and time as well as their synchronous responses to climate variability at the global scale. Here we carry out empirical analyses based on a comprehensive dataset of annual maximum flood peak series from 4407 stream gaging stations. We establish the link between any two stream gages if their annual maximum flood peak discharges are significantly correlated and the dates of their occurrences are sufficiently close (using event synchronization and complex network). Our results identify notable remote links of annual flood peak series over western Canada/US (e.g., upper Missouri River basin), northern Europe (e.g., Kemijoki River basin), southern China (e.g., middle Yangtze River basin), and northern South America (e.g., Amazon River basin). Annual flood peak series are linked to their local neighbors (within a distance of 4500 km) over eastern United States, central Europe, and eastern Australia. Remote links highlight the spatial dependence of riverine floods at the global scale. These links are dictated by the oscillation of dominant climate modes over the Pacific Ocean (e.g., El Niño Southern Oscillation, Pacific Decadal Oscillation) and their resultant anomalous atmospheric circulation patterns. Local flood clusters are more responsive to region-specific atmospheric forcings. The complex flood network plays an important role in regulating the dynamic behaviors of flood hazards. Our results offer new insights into global flood hydrology and their connections with large-scale climate forcings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».