Modelling flood frequency and magnitude in glacially conditioned settings: land use matters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A reliable flood frequency analysis (FFA) requires selection of an appropriate statistical distribution to model historic streamflow data and, where streamflow data are not available (ungauged sites), a regression-based regional flood frequency analysis (RFFA) often correlates well with downstream channel discharge to drainage area relations. However, the predictive strength of the accepted RFFA relies on an assumption of homogeneous watershed conditions. For glacially conditioned fluvial systems, inherited glacial landforms, sediments, and variable land use can alter flow paths and modify flow regimes. This study compares a multi-variate RFFA that considers 28 explanatory variables to characterize variable watershed conditions (i.e., surficial geology, climate, topography, and land use) to an accepted power-law relationship between discharge and drainage area. Archived gauge data from southern Ontario, Canada are used to test these ideas. Mathematical goodness-of-fit criteria best estimate flood discharge for a broad range of flood recurrence intervals, i.e., 1.25, 2, 5, 10, 25, 50, and 100 years. The LN, EV1, LP3, and GEV distributions are found most appropriate in 42.5 %, 31.9 %, 21.7 %, and 3.9 % of cases, respectively, suggesting that systematic model selection criterion is required for FFA in heterogeneous landscapes. Multi-variate regression of estimated flood quantiles with backward elimination of explanatory variables using principal component and discriminant analyses reveal that precipitation provides a greater predictive relationship for more frequent flood events, whereas surficial geology demonstrates more predictive ability for high magnitude, less frequent flood events. In this study, all seven flood quantiles identify a statistically significant two-predictor model that incorporates upstream drainage area and the percentage of naturalized landscape with 5 % improvement in predictive power over the commonly used single-variable drainage area model (p < 2.2e−16). An analysis of variance (ANOVA) further supports the two-predictor model indicating a decrease in the sum of squares of residuals and an F statistic (p < 0.001) that demonstrates very strong evidence in favour of the two-predictor model (i.e., drainage area and land use) when estimating flood discharge in this low-relief landscape with pronounced glacial legacy effects and heterogenous land use.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».