Development of a hydrometeorological drought severity composite index based on the integration of multisource characteristics and an explainable artificial intelligence model
Notice bibliographique
Résumé
The Oum Er Rbia watershed, Morocco, is a region facing severe water stress conditions associated with the simultaneous occurrence of meteorological and hydrological droughts. This study proposes a new hydrometeorological drought composite index (HDCI) by adapting an explainable artificial intelligence (XAI) approach for synergistic integration of multisource drought-related indicators. The streamflow anomalies, hydroclimatic coefficients and water variations in dams were comparatively explored as response variables for the selection and weighting of the HDCI components using Shapley additive explanations theory (SHAP). The severity of hydrometeorological drought in Oum Er Rbia watershed is regulated by the interaction of several factors, among which the contribution of terrestrial water storage to hydrometeorological drought related to streamflow anomalies tends to become more pronounced as the number of influencing factors decreases. The new composite index is highly correlated with the reference hydrometric variables. However, heteroscedasticity between hydrometric stations influences the performance of the HDCI. Therefore, the integration of factors based on spatial dependencies represents a potential avenue for reducing the influence of spatial heterogeneities. Overall, by integrating exclusively geospatial and reanalysis data, HDCI has advantages for the assessment of hydrometeorological drought conditions at the pixel scale compared with conventional methods, which use direct measurements of hydrometric variables but are often discontinuous and unavailable in real time. • XAI approach proved particularly effective in identifying and weighting relevant features. • The new HDCI index reflects various dimensions of hydrometeorological drought severity. • Progressive integration of the driving factors has enabled us to identify the optimum threshold. • Adding factors does not improve HDCI performance above the saturation limit. • The HDCI was strongly correlated with hydrometric measurements, particularly in the upper watershed.
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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 | 0,000 | 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 ».