Flood Risk Assessment under Climate Change: The Petite Nation River Watershed
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Notice bibliographique
Résumé
In Canada, climate change is expected to increase the extreme precipitation events by magnitude and frequency, leading to more intense and frequent river flooding. In this study, we attempt to map the flood hazard and damage under projected climate scenarios (2050 and 2080). The study was performed in the two most populated municipalities of the Petite Nation River Watershed, located in southern Quebec (Canada). The methodology follows a modelling approach, in which climate projections are derived from the Hydroclimatic Atlas of Southern Quebec following two representative concentration pathways (RCPs) scenarios, i.e., RCP 4.5 and RCP 8.5. These projections are used to predict future river flows. A frequency analysis was carried out with historical data of the peak flow (period 1969–2018) to derive different return periods (2, 20, and 100 years), which were then fed into the GARI tool (Gestion et Analyse du Risque d’Inondation). This tool is used to simulate flood hazard maps and to quantify future flood risk changes. Projected flood hazard (extent and depth) and damage maps were produced for the two municipalities under current and for future scenarios. The results indicate that the flood frequencies are expected to show a minor decrease in peak flows in the basin at the time horizons, 2050 and 2080. In addition, the depth and inundation areas will not significantly change for two time horizons, but instead show a minor decrease. Similarly, the projected flood damage changes in monetary losses are projected to decrease in the future. The results of this study allow one to identify present and future flood hazards and vulnerabilities, and should help decision-makers and the public to better understand the significance of climate change on flood risk in the Petite Nation River watershed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle