Observed Interannual Variability and Projected Scenarios of Drought using Drought Indicators
Notice bibliographique
Résumé
The observation-based analysis of drought development in the Uttar Pradesh region in India showed that, despite the area being relatively large, agricultural drought exhibits high spatial variability. However, the lack of net radiation data hinders the capacity to provide reliable estimates of evapotranspiration (ET), affecting the assessment of drought occurrence since its propagation across the hydrological system becomes very sensitive to the estimation of ET. The most prominent precipitation deficits occur during the monsoon season (June to October), showing that changes in the large-scale circulation are responsible for the impact of severe drought. El Niño-Southern Oscillation (ENSO) modulates the variability of drought with a warm phase favoring drought development with the strongest influence between August and October. The climate change projections under RCP4.5 and RCP8.5 scenarios suggest the intensification of drought events in the Uttar Pradesh region in the mid-century, with the Chambal River of the Ganges River basin being the most affected area in terms of precipitation and temperature. The projected scenarios correspond to an increase of 1.7°C for mean temperature, and 3.5°C for minimum and maximum temperature in the 2050 horizon, and a decrease of 400 to 800 mm for annual precipitation was projected under both RCPs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».