Impact of Flood Inundation on Local Weather Patterns
Notice bibliographique
Résumé
The impact of flood inundation on local weather pattens are investigated in this study, for the case of the flood event that impacted the Canadian regions of Ottawa, Gatineau, Montreal and surroundings during the spring of 2017 using high-resolution (4 km) regional climate model simulations, with and without flood inundation regions. In the absence of an interactive inundation parameterization in the regional climate model, flood inundated regions/grid cells are prescribed based on flood extent polygons derived from Radarsat-2 satellite imagery in the simulation that includes inundation. The flood event for most of the regions of interest was caused by rain-on-snow events, with the heavy rainfall in May being associated with a mid-latitude cyclone.The control simulation, without inundation, driven by ERA5, accurately depicts the overall regional patterns of precipitation observed compared to Daymet, but exhibits large overestimation locally, i.e., in the vicinity of the flooded regions, during the 24 hours following the peak rainfall period. However, simulations with flood inundation reveal discernible variations in precipitation over the flood inundation regions, when compared to the control simulation, reducing the precipitation biases locally. This is brought by the temperature modulations and thereby temperature gradients in the simulation with inundation leading to circulation changes locally. Sensitivity experiments reveal robust results, i.e., improved precipitation with inundation representation, despite the small changes in precipitation associated with circulation changes for small changes in flood inundation fractions. The results suggest the need to incorporate dynamic flood inundation module in climate model simulations, especially at high resolutions, to improve the realism of simulations, which in addition to facilitating process understanding can also aid in adaptation planning of inundated regions.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».