Model-based flood attribution over Poland: the roles of precipitation, snowmelt and soil moisture excess
Notice bibliographique
Résumé
Poland is characterized by hydrometeorological variability, where conditions such as snowmelt, extreme precipitation, or soil moisture excess could be the main natural mechanisms causing fluvial flooding. The interplay of these factors may be additionally modified by climate change. Therefore, it is of high interest to attribute the occurrence of floods over Poland to single or multiple drivers as well as to analyse how this attribution evolved over time.To meet this objective in the present study, we used the dataset covering components of the water balance with a daily time step at the sub-basin level over Poland for the period 1951-2020. The data set was derived from the previously calibrated and validated Soil & Water Assessment Tool (SWAT) model for over 4,000 sub-basins. The high spatial and temporal resolution of the dataset as well as its temporal continuity allowed us to comprehensively analyse the flood drivers over the country and their evolution over time. We used a method based on the circular statistics approach, using dates of occurrence of annual maximum floods and flood-generating mechanisms to estimate the relative importance of each flood driver. In addition, two sub-periods (1952-1985 and 1986-2020) were considered in order to detect the climate change signal.The analysis of the relative importance of flood drivers showed that snowmelt is the most important cause of flooding throughout the country, followed by soil moisture excess and precipitation. The latter appeared to be the dominant driver only in a small, mountain-dominated region in the south. Soil moisture excess gained importance mainly in the northern part, although not in a uniform way, suggesting that the spatial pattern of flood generation mechanisms is also governed by other features. We also found a strong signal of climate change in large parts of northern Poland, where snowmelt is losing importance in the second sub-period in favor of soil moisture excess, which can be explained by the temperature warming and the diminishing role of snow processes. This study for the first time quantified the importance of different flood generating mechanisms over Poland, suggesting that more attention should be paid to soil moisture excess. This work also shows the potential of using high-resolution simulated water balance data sets in flood attribution studies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».