Identification of changes in floods and flood regimes in Canada using a peaks over threshold approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent flood events in Canada have led to speculation that changes in flood behaviour are occurring; these changes have often been attributed to climate change. This paper examines flood data for a collection of 132 gauging stations in Canada. All of these watersheds are part of the Canadian Reference Hydrometric Basin Network (RHBN), a group of gauging stations specifically assembled to assist in the identification of the impacts of climate change. The RHBN stations are considered to have good quality data and were screened to avoid the influences of regulation, diversions, or land use change. Daily flow data for each watershed are used to derive a peaks over threshold (POT) dataset. Several measures of flood behaviour are examined based on the POT data, which afford a more in‐depth analysis of flood behaviour than can be obtained using annual maxima data. Analysis is conducted for four time periods ranging from 50 to 80 years in duration; the latter period results in a much smaller number of watersheds that have data for the period. The changes in flood responses of the watersheds are summarized by grouping the watersheds by size (small, medium, and large) and also by hydrologic regime (nival, mixed, and pluvial). The results provide important insights into the nature of the changes that are occurring in flood regimes of Canadian rivers, which include more flood exceedances, reduced maximum flood exceedance magnitudes for snowmelt events, and earlier flood events. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».