Inverse flood risk modelling under changing climatic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the most significant anticipated consequences of global climate change is the increased frequency of hydrologic extremes. Predictions of climate change impacts on the regime of hydrologic extremes have traditionally been conducted using a top‐down approach. The top‐down approach involves a high degree of uncertainty associated with global circulation model (GCM) outputs and the choice of downscaling technique. This study attempts to explore an inverse approach to the modelling of hydrologic risk and vulnerability to changing climatic conditions. With a focus targeted at end‐users, the proposed approach first identifies critical hydrologic exposures that may lead to local failures of existing water resources systems. A hydrologic model is used to transform inversely the main hydrologic exposures, such as floods and droughts, into corresponding meteorological conditions. The frequency of critical meteorological situations is investigated under present and future climatic scenarios by means of a generic weather generator. The weather generator, linked with GCMs at the last step of the proposed methodology, allows the creation of an ensemble of different scenarios, as well as an easy updating, when new and improved GCM outputs become available. The technique has been applied in Ontario, Canada. The results show significant changes in the frequency of hydro‐climatic extremes under future climate scenarios in the study area. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».