Homogeneity in Patterns of Climate Extremes Between Two Cities—A Potential for Flood Planning in Relation to Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Information about potential scenarios and causes of floods is important for future planning. Historical weather data of Fredericton (New Brunswick) and Charlottetown (Prince Edward Island), the two coastal cities of Atlantic Canada, were analyzed using RClimDex, Mann–Kendall test, and Sen’s slope estimates for potential scenarios and causes of floods. Flood hazard analyses were conducted using GIS (Geographical Information System) and ArcSWAT software. The watersheds of Fredericton and Charlottetown were delineated from 25 × 25 m resolution DEMs (Digital Elevation Models) of the two cities followed by percent watershed area calculations for different elevation classes for flood generation. Over the past 100 years, there was a significant decreasing trend in the high intensity precipitation in Charlottetown supported by a significant decrease in the number of heavy precipitation days. However, maximum one-day precipitation and maximum five-day precipitation significantly increased in Charlottetown and Fredericton, respectively. Charlottetown received more annual precipitation than Fredericton. In the last 30 years, there was an event exceeding 50 mm precipitation (considered as a threshold for the return period of urban floods) in Charlottetown; Fredericton experienced such events for more than 1.5 times. For twelve times, these events occurred more than once in a year in Charlottetown as compared to fourteen times in Fredericton. Despite statistically proven similarities in the occurrence of extreme events in the two cities, the visualized flood hazards, and the mapping of watershed characteristics, no devastating floods were reported for Charlottetown. This does not necessarily mean that there had never been risks of flooding in Charlottetown. These findings may help policymakers for future developments.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».