Does a convection-permitting climate model improve the simulation of flash floods ? A case study over a Mediterranean watershed
Notice bibliographique
Résumé
Extreme rainfall and associated river floodings are important concerns in modern human societies. Despite a recent increase of extreme rainfall, there is no evidence of an increase of the intensity and frequency of flash floods in Southern Europe, and future projections of flash-floods are quite uncertain in part due to the coarse resolution of available climate model simulations.The recent development of convection-permitting climate models allow a better representation of precipitation extremes. This new generation of climate models have been little employed in combination with hydrological models up to now, and their added value for flash flood modeling remains to be identified. In this work, a 2.5-km convection-permitting climate model (CNRM-AROME) simulation is used to force two hydrological models (CREST and GR5H). This new modeling chain is tested in a French mediterranean catchment, the Gardon at Anduze, that experienced severe flash flooding episodes over the last decades. Hydrological models are calibrated using the COMEPHORE 1 km observed precipitation dataset merging radar and rain gauge rainfall at the hourly time step. We compare the CNRM-AROME-based hydrological simulation to a benchmark run driven by a conventional CORDEX 12-km CNRM-ALADIN simulation. The analysis of the peak discharges simulated by both hydrological models driven by the different meteorological inputs allows to determine how higher resolution precipitation could improve the simulation of flash floods.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».