Non-stationary analysis of future floods using physical covariates and implications for dams across Canada
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Notice bibliographique
Résumé
• Climate change vulnerability assessment of critical water infrastructures based on non-stationary flood frequency analyses • The non-stationary models with physical covariates identified using the corrected form of the Akaike Information Criterion conform to the spatial variability of flood generating mechanisms • The non-stationary flood frequency analysis approach is able to uncover undetectable flood vulnerable regions and structures compared to the stationary and conventional approaches Non-stationary flood frequency analysis (FFA) has gained much momentum in recent years. However, most of the applications have considered time as the sole covariate, which may not be fully adept given the varied evolution of flood predictors. Incorporating physical covariates representing dominant flood generating mechanisms can enable more precise flood risk assessments. This study applies non-stationary FFA with flood-relevant physical covariates to assess dam vulnerability across Canada, using transient climate change simulations from a regional climate model, one-way coupled to a routing model, for the current 1991–2020 and future 2070–2099 periods. From a set of 10 non-stationary models, considering maximum snow water equivalent, average annual temperature, spring-summer rainfall, fall-winter rainfall, and their combinations as plausible physical covariates, the preferred model for each grid cell is selected through a corrected form of the Akaike Information Criterion. The spatial patterns of physical covariates of the preferred models are, in general, found consistent with the flood generating mechanisms. Little support is found for the traditional stationary FFA approach compared to the non-stationary FFA with physical covariates. Application of the preferred model for the RCP8.5 scenario suggest that 67.5% of dams, from a pre-identified set of medium and large dams, are located in vulnerable regions, far exceeding the stationary model estimates. The study provides useful insights, both for the development of non-stationary FFA models considering physical covariates and their application in the vulnerability assessment of critical water infrastructure in Canada, thereby contributing to the development of climate change adaptation strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle