Identification of flood seasonality and drivers across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Floods are the most frequently occurring natural hazard in Canada. An in‐depth understanding of flood seasonality and its drivers at a national scale is essential. Here, a circular, statistics‐based approach is implemented to understand the seasonality of annual‐maximum floods (streamflow) and to identify their responsible drivers across Canada. Nearly 80% and 70% of flood events were found to occur during spring and summer in eastern and western watersheds across Canada, respectively. Flooding in the eastern and western watersheds was primarily driven by snowmelt and extreme precipitation, respectively. This observation suggests that increases in temperature have led to early spring snowmelt‐induced floods throughout eastern Canada. Our results indicate that precipitation (snowmelt) variability can exert large controls on the magnitude of flood peaks in western (eastern) watersheds in Canada. Further, the nonstationarity of flood peaks is modelled to account for impact of the dynamic behaviour of the identified flood drivers on extreme‐flood magnitude by using a cluster of 74 generalized additive models for location scale and shape models, which can capture both the linear and nonlinear characteristics of flood‐peak changes and can model its dependence on external covariates. Using nonstationary frequency analysis, we find that increasing precipitation and snowmelt magnitudes directly resulted in a significant increase in 50‐year streamflow. Our results highlight an east–west asymmetry in flood seasonality, indicating the existence of a climate signal in flood observations. The understating of flood seasonality and flood responses under the dynamic characteristics of precipitation and snowmelt extremes may facilitate the predictability of such events, which can aid in predicting and managing their impacts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».