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Enregistrement W2020120154 · doi:10.1139/l07-022

Impacts of climate change on the frequency and severity of floods in the Châteauguay River basin, Canada

2007· article· en· W2020120154 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Arnaud Mareuil, Robert Leconte, François Brissette, Marie Minville

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHadCM3DownscalingPrecipitationEnvironmental scienceClimate changeClimatologyClimate modelWatershedDrainage basinMeteorologyGeneral Circulation ModelGCM transcription factorsGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims at evaluating the hydrologic impacts of climate change on the Châteauguay River basin in the province of Quebec, Canada. Three global climate models (GCMs) covering a range of climate sensitivities were selected, and their output was employed to adjust the parameters of a stochastic weather generator using simple transformation rules for precipitation and temperature. Values of monthly precipitation and temperature were extracted from the GCMs for the current (1960–1990) and future (2040–2060) climate. The International Panel on Climate Change emission scenario known as B2 was selected. It represents an average scenario and corresponds approximately to a doubling of the atmospheric CO 2 concentration. Resorting to stochastically generated climate scenarios allowed assessing whether the modelled effects of climate change on flows were statistically significant. Results indicate that spring and summer–fall peak flows were reduced on average by 30% and 12%, respectively, using the Echam4 model derived scenarios. The Hadcm3 model produced a weaker signal that was not statistically significant. The CGCM2 model produced a statistically significant reduction in spring peak flows of 8% on average, whereas the simulated reduction in summer flows was not statistically significant for many of the return periods considered. Many sources of uncertainties were partially considered in this study. One is the downscaling of the GCM climatology at the watershed scale. The approach employed to generate the future climate scenarios changed the precipitation variability through an adjustment of the parameters of the Gamma distribution function used to model precipitation amounts. Whether this approach is truly typical of climate change effect remains to be ascertained. Using more physically based hydrological models would help reduce uncertainties in climate change impacts studies.Key words: climate change, weather generator, flood, frequency analysis, hydrological modelling.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,577

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,172 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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