Non-stationary analysis of future floods using physical covariates and implications for dams across Canada
Notice bibliographique
Résumé
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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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».