Climate change and ENSO significantly enhances seasonal flood occurrence in the Ganges-Brahmaputra-Meghna Basin
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal hydrological dynamics have profound socio-economic implications for communities in the Ganges-Brahmaputra-Meghna (GBM) River basin. Climate change and El Niño-Southern Oscillation (ENSO) phase are known to impact extreme flood magnitude in GBM River, however how they affect seasonal flooding pattern is not revealed. Utilizing large ensemble climate data (comprising 6000 years of non-warming and warming climate scenarios) and the global hydrodynamic model CaMa-Flood, we assess the influence of climate change and ENSO on seasonal hydrological patterns specially focusing on maximum river flow. The quantitative effects of La Niña and El Niño are calculated utilizing the Fractional Attribution Risk (FAR) method, separately for non-warming and historical climate scenarios. We assess climate change’s impact on flooding by contrasting historical and non-warming climate conditions using the FAR method. Climate change has substantially increased the maximum river flow for all seasons. In the monsoon season, climate change amplifies the likelihood of flooding with a 10-year return period of 34%, 46%, and 31% at the Hardinge Bridge, Bahadurabad, and Bhairab Bazar gauge stations of the Ganges, Brahmaputra, and Meghna Rivers, respectively. The influence of ENSO still remains significant even with the influence of climate change. ENSO influence presents a nuanced picture, exhibiting variations both between seasons and across different rivers within the GBM basin. The relationship between ENSO and seasonal flood occurrence in the GBM basin can be effectively elucidated by the upward movement of moisture through vertical wind velocity, which serves as a large-scale controlling factor for flood variation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».