Meteorologically Related Factors Leading to the 2008, 2018, and 2019 Major Spring Floods in the Transboundary Saint John River (Wolastoq) Basin
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The flood-prone Saint John River (SJR, Wolastoq), which lies within a drainage basin of 55 110 km 2 , flows a length of 673 km from its source in northern Maine, United States, to its mouth in southern New Brunswick, Canada. Major industries in the basin include forestry, agriculture, and hydroelectric power. During the 1991–2020 reference period, the SJR basin (SJRB) experienced major spring flood events in 2008, 2018, and 2019. As part of the Saint John River Experiment on Cold Season Storms, the objective of this research is to characterize and contrast these three major spring flood events. Given that the floods all occurred during spring, the hypothesis being tested is that rapid snowmelt alone is the dominant driver of flooding in the SJRB. There were commonalities and differences regarding the contributing factors of the three flood years. When averaged across the upper basin, they showed consistency in terms of positive winter and spring total precipitation anomalies, positive snow water equivalent anomalies, and steep increases in April cumulative runoff. Rain-on-snow events were a prominent feature of all three flood years. However, differences between flood years were also evident, including inconsistencies with respect to ice jams and high tides. Certain factors were present in only one or two of the three flood years, including positive total precipitation anomalies in spring, positive heavy liquid precipitation anomalies in spring, positive heavy solid precipitation anomalies in winter, and positive temperature anomalies in spring. The dominant factor contributing to peak water levels was rapid snowmelt.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 découle