Seasonal drought classification and its characteristics in the red soil region of southern China
Notice bibliographique
Résumé
The red soil region of southern China The red soil region of southern China faces serious seasonal drought, which poses a great threat to the sustainable development of local agriculture. Yet the characterization of drought types remains unexplored due to lacking systematic classification methods. The present study addressed this knowledge gap by analyzing daily meteorological data of 444 stations from 1961 to 2019 using the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI). A total of 15,854 drought events were classified into three distinct types (I, II, and III) employing run theory and k-means clustering. The spatiotemporal patterns of three types’ events were further elucidated. Trend analysis revealed a pronounced “warming and drying” trend, with temperature rising by 0.02°C and relative humidity declining by 0.05 % per year. Temporal analysis identified three distinct stages: dry (1961–1979), wet (1980–1999), and dry-wet alternation (2000–2019). Seasonal drought in this region has intensified since the 1990s, characterized by increased frequency, duration, severity, and intensity of the drought events. Identified three drought event types exhibited annual frequencies of 0.39, 0.17, and 0.04 time, respectively. Mild and moderate drought (Type I and II) dominated across the region, while severe drought (Type III) concentrated in northern and southeastern coastal areas. These findings offer valuable insights for drought risk management strategies in the red soil region. • Daily SPEI effectively captures seasonal drought dynamics in China's red soil region. • The red soil region of southern China exhibits a pronounced “warming and drying” trend. • Drought trends show a "dry–wet–alternating dry and wet" pattern over six decades. • Novel approach integrates run theory and machine learning for drought classification.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».