Hydroclimatological Drivers of Extreme Floods on Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the hydrologic and climatic conditions that precede major flood events on Lake Ontario, with the purpose of understanding the potential for seasonal forecasts to inform lake level management. Seven late spring/early summer flood events are identified since 1949, including the record‐breaking flood of 2017. The surface climate, atmospheric circulation, and antecedent lake levels for the preceding winter and spring seasons are examined. Results suggest that flood events are caused by different combinations of high, initial wintertime water levels across all of the Great Lakes, anomalously wet winters across the entire Great Lakes basin, and wet spring conditions, particularly in the eastern part of the basin. Wet winters that precede flood events are often associated with La Niña conditions, while wet springs are often associated with a westward shift of the North Atlantic Subtropical High. As the critical drawdown period for Lake Ontario occurs in the fall, before the onset of anomalous winter or spring/summer inputs, a generalized additive model was used to predict April–August maximum monthly average Lake Ontario water levels using November levels for all Great Lakes, a nonlinear response to the wintertime Niño 3.4 index, and scenarios of April–May overbasin precipitation. The Niño 3.4 index significantly improves lake level predictions, suggesting that an El Niño‐Southern Oscillation signal may be useful for lake level management. Future work needed to verify the use of El Niño‐Southern Oscillation for Lake Ontario flood forecasting and to link the North Atlantic Subtropical High to predictions of springtime Great Lakes climate is discussed.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,019 | 0,004 |
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 ».