Review of the hydrological effects of the extreme event Hurricane Eta in the Chiriquí Viejo River basin, November 2020
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes the effects of Hurricane Eta on the Chiriquí Viejo River basin, revealing the significant impact of extreme weather events on the hydrological dynamics of the region. The maximum rainfall recorded on November 4, 2020, reached 223.8 mm, while the flow in Paso Canoa reached 638.03 m³/s, demonstrating the magnitude of the event and the inability of the basin to handle such high volumes of water. Through a detailed analysis, it was observed that soil saturation resulted in direct runoff of up to 70.0 mm that same day, which shows that the infiltration capacity of the soil was quickly exceeded. Despite the damage observed, there are currently no advanced hydrological studies on extreme events in critical basins such as the Chiriquí Viejo River. This lack of research reflects a serious lack of planning and assessment of the risks associated with phenomena of this magnitude. One of the most critical problems found is the lack of specialized hydrology professionals, who are essential to carry out detailed studies and ensure sustainable management of water resources. In a context where climate change increases the frequency and intensity of extreme events, the absence of hydrologists in the region puts the resilience of the basin to future disasters at risk. The basin's hydraulic system demonstrated its inability to handle high flows, underscoring the need to improve flood control and water retention infrastructure. In addition, the lack of effective hydrological planning and coordination in the management of hydraulic infrastructures compromises both the safety of downstream communities and the sustainability of hydroelectric reservoirs, vital for the region.
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 ».