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Enregistrement W4393855119 · doi:10.5194/nhess-24-1163-2024

Does a convection-permitting regional climate model bring new perspectives on the projection of Mediterranean floods?

2024· article· en· W4393855119 sur OpenAlexaff
Nils Poncet, Philippe Lucas‐Picher, Yves Tramblay, Guillaume Thirel, Humberto Vergara, Jonathan J. Gourley, Antoinette Alias

Notice bibliographique

RevueNatural hazards and earth system sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCenter for Neuroscience and Regenerative MedicineAgence Nationale de la RechercheEuropean Commission
Mots-clésFlood mythClimate modelEnvironmental scienceMediterranean climateClimatologyClimate changePrecipitationMagnitude (astronomy)Natural hazardMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Floods are the primary natural hazard in the French Mediterranean area, causing damages and fatalities every year. These floods are triggered by heavy precipitation events (HPEs) characterized by limited temporal and spatial extents. A new generation of regional climate models at the kilometer scale have been developed, allowing an explicit representation of deep convection and improved simulations of local-scale phenomena such as HPEs. Convection-permitting regional climate models (CPMs) have been scarcely used in hydrological impact studies, and future projections of Mediterranean floods remain uncertain with regional climate models (RCMs). In this paper, we use the CNRM-AROME CPM (2.5 km) and its driving CNRM-ALADIN RCM (12 km) at the hourly timescale to simulate floods over the Gardon d'Anduze catchment located in the French Mediterranean region. Climate simulations are bias-corrected with the CDF-t method. Two hydrological models, a lumped and conceptual model (GR5H) and a process-based distributed model (CREST), forced with historical and future climate simulations from the CPM and from the RCM, have been used. The CPM model confirms its ability to better reproduce extreme hourly rainfall compared to the RCM. This added value is propagated on flood simulation with a better reproduction of flood peaks. Future projections are consistent between the hydrological models but differ between the two climate models. Using the CNRM-ALADIN RCM, the magnitude of all floods is projected to increase. With the CNRM-AROME CPM, a threshold effect is found: the magnitude of the largest floods is expected to intensify, while the magnitude of the less severe floods is expected to decrease. In addition, different flood event characteristics indicate that floods are expected to become flashier in a warmer climate, with shorter lag time between rainfall and runoff peak and a smaller contribution of base flow, regardless of the model. This study is a first step for impact studies driven by CPMs over the Mediterranean.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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