Assessing the changing risks of hydroclimatic transitions across north America
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> Hydroclimatic extremes, including floods and droughts, have become increasingly frequent and intense worldwide, leading to severe environmental and socio-economic consequences. However, assessing these events in isolation without considering their interactions can underestimate their compounding risks. This study aims to provide a thorough understanding of the changing risks of dry and wet transitions in North America, by using multiple hydroclimate variables to identify these extremes and their transitions. To achieve this, the study merges dry-wet spell indices, estimated by precipitation, soil moisture, and runoff simulations, into an integrated indicator, and applies an ensemble pooling approach to enhance the sample size for index estimation, which enables projecting the characteristics more robustly. The research also investigates nonstationary hydrological swings between flood and drought based on streamflow data. The analyses are conducted using a suite of downscaled CMIP5 GCM simulations, that are used to drive the Variable Infiltration Capacity hydrologic model, and multiple large ensembles for global warming levels of 1.5°C-4°C. Results indicate that hydroclimatic whiplash in North America is expected to become more frequent and intensified in a warmer climate. The study highlights the urgent need for effective adaptation strategies that address the compounded risks associated with hydroclimatic whiplash events, which are projected to increase in frequency, intensity, and duration in a warming climate. Specifically, the importance of developing and implementing adaptive water management strategies, such as constructing resilient infrastructure and adopting effective water conservation practices, is underscored.
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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 | 0,001 |
| 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 ».