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Enregistrement W4406400283 · doi:10.3390/rs17020281

Analysis of the Propagation Characteristics of Meteorological Drought to Hydrological Drought and Their Joint Effects on Low-Flow Drought Variability in the Oum Er Rbia Watershed, Morocco

2025· article· en· W4406400283 sur OpenAlexafffund
Ismaguil Hanadé Houmma, Abdessamad Hadri, Abdelghani Boudhar, Ismail Karaoui, Sabir Oussaoui, El Mahdi El Khalki, Abdelghani Chehbouni, Christophe Kinnard

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesUniversité Mohammed VI PolytechniqueUniversité du Québec à Trois-Rivières
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis of the temporal relationship between meteorological drought and hydrological drought is crucial in monitoring water resource availability. This study examined the linear and lagged relationships of the spread of meteorological drought to hydrological drought and their joint effects on low-flow drought variability in the Oum Er-Rbia (OER) watershed. To this end, random forest (RF) model and statistical methods were used to study the characteristics of the temporal relationships between meteorological and hydrological drought indices at monthly, seasonal, and annual scales. The various analyses revealed that the relationship between hydrological and meteorological drought is mainly a function of the time scale considered, the choice of indices to describe each type of drought and the season considered. The hydrological drought of surface water and snow cover is synchronized with the meteorological drought at the monthly, seasonal, and annual scales. In contrast, the transition from meteorological drought to groundwater drought has a lag time of 1 month and is statistically significant up to t − 5 and t + 5, i.e., 6 months. The linear correlation between the annual rainfall deficit and the monthly groundwater storage index was the lowest (0.15) in December and the highest (0.83) in March. This suggests a seasonal response of groundwater drought to the cumulative effects of precipitation deficits. The RF analysis highlighted the importance of the cumulative characteristics of meteorological drought regarding the severity of low-flow drought. The meteorological drought indices at longer time scales have a greater impact on the severity of low-flow drought, with a contribution of approximately 10% per index. However, the relative contributions of meteorological factors and hydrological indices rarely exceed 5%. Thus, by exploring for the first time the complex interactions among the severity of low-flow regimes, meteorological and hydrological drought indices and meteorological factors, this study provides a new perspective for understanding the characteristics of propagation from meteorological to severe hydrological drought.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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