Does nonstationarity in rainfall require nonstationary intensity–duration–frequency curves?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In Canada, risk of flooding due to heavy rainfall has risen in recent decades; the most notable recent examples include the July 2013 storm in the Greater Toronto region and the May 2017 flood of the Toronto Islands. We investigate nonstationarity and trends in the short-duration precipitation extremes in selected urbanized locations in Southern Ontario, Canada, and evaluate the potential of nonstationary intensity–duration–frequency (IDF) curves, which form an input to civil infrastructural design. Despite apparent signals of nonstationarity in precipitation extremes in all locations, the stationary vs. nonstationary models do not exhibit any significant differences in the design storm intensity, especially for short recurrence intervals (up to 10 years). The signatures of nonstationarity in rainfall extremes do not necessarily imply the use of nonstationary IDFs for design considerations. When comparing the proposed IDFs with current design standards, for return periods (10 years or less) typical for urban drainage design, current design standards require an update of up to 7 %, whereas for longer recurrence intervals (50–100 years), ideal for critical civil infrastructural design, updates ranging between ∼ 2 and 44 % are suggested. We further emphasize that the above findings need re-evaluation in the light of climate change projections since the intensity and frequency of extreme precipitation are expected to intensify due to global warming.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».