Estimation of the summer-fall PMP and PMF of a northern watershed under a changed climate
Notice bibliographique
Résumé
[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.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».