Climate Change Impacts and Uncertainties on Spring Flooding of Lake Champlain and the Richelieu River
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The source of the Richelieu River is Lake Champlain, located between the states of New York, Vermont, and Québec. In 2011, the lake and the Richelieu River reached historical flood levels, raising questions about the influence of climate change on the watershed. The objectives of this work are to model the hydrology of the watershed, construct a reservoir model for the lake and to analyze flooding trends using climate simulations. The basin was modeled using the HSAMI lumped conceptual model from Hydro‐Québec with a semi‐distributed approach in order to estimate the inflows into Lake Champlain. The discharge at the Richelieu River was computed by using a mass balance equation between the inputs and outputs of Lake Champlain. Future trends were estimated over the 2041‐2070 and 2071‐2100 periods using a large number of outputs from general circulation models and regional climate models downscaled with constant scaling and daily translation methods. While there is a certain amount of uncertainty as to future trends, there is a decreasing tendency in the magnitude of the mean spring flood. A flood frequency analysis showed most climate projections indicate the severity of most extreme spring floods may be reduced over the two future periods although results are subject to a much larger uncertainty than for the mean spring flood. On the other hand, results indicate summer‐fall extreme events such as caused by hurricane Irene in August 2011 may become more frequent in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».