Using a high-resolution regional climate model large ensemble to simulate the impact of extreme precipitation on flooding over small to medium-size catchments
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies show that the frequency and intensity of extreme precipitation will increase under a warmer climate. It is expected that extreme convective precipitation will scale at a larger than Clausius–Clapeyron rate and especially so for short-duration rainfall. This has implication on flooding risk, and especially so on small catchments (<500 km2) which have a quick response time and are therefore particularly vulnerable to short duration rainfall. The impact of the amplification of extreme precipitation as a function of catchment scale has not been widely studied because most of the climate change impact studies have been conducted at the daily time step or higher. This is because until recently the vast majority of climate model outputs have only been available at the daily time step. This study has looked at the amplification of sub-daily, daily, and multiday extreme precipitation and flooding and its dependency on catchment scale. This work uses outputs from the Climex large-ensemble to study the amplification of extreme streamflow with return period from 2 to 300 years and durations from 1 to 24 hours over 133 North-American catchments. Using a large ensemble allows for the accurate empirical computation of extreme events with very large return periods. Results indicate that future extreme streamflow relative increases are largest for smaller catchments, longer return period, and shorter rainfall durations. Small catchments are therefore more vulnerable to future extreme rainfall than their larger counterparts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».