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Enregistrement W1846585122 · doi:10.1002/wrcr.20336

Estimation of the summer-fall PMP and PMF of a northern watershed under a changed climate

2013· article· en· W1846585122 sur OpenAlexafffundabout
Josée Beauchamp, Robert Leconte, Mélanie Trudel, François Brissette

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceClimatologyWatershedClimate modelClimate changePrecipitationFlood mythPrecipitable waterMeteorologyDrainage basinHydrological modellingGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] This study is focused on assessing a summer-fall probable maximum precipitation (PMP) under recent climate conditions and then applying it under a future projected climate using output information from a regional climate model. The estimated PMPs are forced into a hydrological model to investigate potential changes in probable maximum flood (PMF) values. The PMP method is based on the moisture maximization method developed by the World Meteorological Organization. Precipitable water amounts are evaluated using data from the Canadian Regional Climate Model. The approach was tested on the Manic-5 River basin in Canada. Results show the PMP intensity could increase by 0.5–6% for 48 h and 72 h PMP values by the 2071–2100 horizon. These PMP values were used to assess projected PMF values. A lumped conceptual hydrological model was calibrated under recent climate values and model parameters were kept unchanged for modeling future hydrological regimes. Hydrological modeling results indicate modest changes of the PMF values for future climate projections, with no clearly identified upward or downward trends. The study also highlighted the need for a coherent approach to estimate PMF values under future climate conditions using projected PMP estimates, since the current practice of simulating the PMF value by inserting half of a PMP six days prior to the PMP event in a meteorological time series did not produce consistent results. An approach based on a random insertion of the PMP into a meteorological time series is a promising avenue to explore.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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