Using high-resolution regional climate models to estimate return levels of daily extreme precipitation over Bavaria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Extreme daily rainfall is an important trigger for floods in Bavaria. The dimensioning of water management structures as well as building codes are based on observational rainfall return levels. In this study, three high-resolution regional climate models (RCMs) are employed to produce 10-year daily rainfall return levels and their performance is evaluated by comparison to observational return levels. The study area is governed by different types of precipitation (stratiform, orographic, convectional) and a complex terrain, with convective precipitation also contributing to daily rainfall levels. The Canadian Regional Climate Model version 5 (CRCM5) at 12 km spatial resolution and the Weather and Forecasting Research model (WRF) at 5 km resolution both driven by ERA-Interim reanalysis data use parametrization schemes to simulate convection. The WRF at 1.5 km resolution driven by ERA5 reanalysis data explicitly resolves convectional processes. Applying the Generalized Extreme Value (GEV) distribution, all three model setups can reproduce the observational return levels with an areal average bias of +6.6 % or less and a spatial Spearman rank correlation of ρ > 0.72. The increase of spatial resolution between the 12 km CRCM5 and the 5 km WRF setup is found to improve the performance in terms of bias (+6.6 % and +3.2 %) and spatial correlation (ρ = 0.72 and ρ = 0.82). However, the finer topographic details of the WRF-ERA5 return levels cannot be evaluated with the observation data because their spatial resolution is too low. Hence, this comparison shows no great further improvement (bias = +1.1 %, ρ = 0.82) of the overall performance compared to the 5 km resolution setup. Uncertainties due to extreme value theory are explored by employing three different approaches for the highest-resolution WRF-ERA5 setup. The GEV distribution with fixed shape parameter (bias = +0.9 %, ρ = 0.79) and the Generalized Pareto (GP: bias = +1.3 %, ρ = 0.81) show almost equivalent results for the 10-year return period, whereas the Metastatistical Extreme Value (MEV) distribution leads to a slight underestimation (bias = -6.2 %, ρ = 0.86). From these results, it follows that high-resolution regional climate models are suitable for generating spatially homogeneous rainfall return level products. In regions with a sparse rain gauge density or low spatial representativeness of the stations due to complex topography, RCMs can support the observational data. Further, RCMs driven by global climate models with emission scenarios can project climate change-induced alterations in rainfall return levels at regional to local scales. This would allow adjustment of structural design and, therefore, adaption to future precipitation conditions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».