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Enregistrement W4392577679 · doi:10.5194/egusphere-egu24-12009

Flood envelope curves for the estimation of design flood magnitudes for highway bridges

2024· preprint· en· W4392577679 sur OpenAlexaffabout
Dona Maria, Laxmi Sushama

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvelope (radar)Flood mythEstimationHydrology (agriculture)100-year floodCivil engineeringEnvironmental scienceGeologyGeotechnical engineeringComputer scienceEngineeringGeographyTelecommunicationsSystems engineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising costs and safety concerns associated with flood-induced infrastructure damages in Canada underscores the critical need for adapting design flood magnitudes to future climate change. Creager flood envelope curves, which serve as the upper bound/limit of observed extreme flows for different drainage areas within a specific region, are widely employed by practitioners to estimate design flood magnitudes, which in the case of most river-crossing highway bridges is considered as 75-year flood magnitude. A framework for adapting Creager curves to future changes in streamflow is proposed in this study. To this end, Creager curves, for the current 1951–2020 period, are developed using regional frequency analysis (RFA) on annual maximum daily mean streamflow, considering 417 observation stations, located in seven major Canadian river basins (i.e., Fraser, Nelson, Mackenzie, Yukon, Churchill, St Lawrence and St John). The Creager coefficient C, which is the main parameter that defines flood envelope curves for different regions, under the current climate, exhibits considerable variability, ranging from 1 to 45, across the studied river basins.To adapt Creager curves for future changes, a correction factor, RC, defined as the ratio of future to current period C values is proposed. Two RFA approaches were employed to calculate the ratio using simulated streamflow data, derived using a cell-to-cell routing scheme, applied to an ensemble of five-member Regional Climate Model (RCM) GEM (Global Environmental Multiscale) simulated runoff for the current reference 1951–2020 and future 2021–2099 periods for the observation sites. The first RFA approach, considering only the GEM grid cells where the stations are located, suggests RC in the 0.3 to 1.6 range, with St John and St Lawrence River basins showing values less than 1. The second approach, considering all GEM cells for a given region, produces comparable results but yields a wider range for RC and adds useful information in that RC values can also be established at ungauged locations, with RC values higher than 1.6 in various regions especially over western Canada. An evaluation of the level of confidence for RC , based on the GEM ensemble, reveal a higher level of confidence for most parts of the study domain. The second approach is likely to be a better choice for longer return periods considering the larger pooling of data. From a practical viewpoint, the proposed method for estimating future design floods is robust and transferrable to other basins but can benefit from using streamflow projections from other models for better quantification of uncertainty.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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