Atmospheric Rivers and Compound Inland Flooding under Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Compound Inland Flooding (CIF) arises from the interactions between multiple hydrometeorological drivers, often magnified by landfalling Atmospheric Rivers (ARs) along the Pacific Northwest coast and interior basins of North America. This study investigates the mechanisms behind two primary CIF types, Rain-on-Snow (ROS) and Saturation Excess Flooding (SEF), using the CanRCM4 large ensemble under global warming levels of +1.5°C, +2°C, and +4°C. By examining the joint occurrence of ARs with ROS and SEF across key sub-regions, including the Cascade Range, Sierra Nevada, and the Great Lakes Basin, we assess the probabilities, seasonal shifts, and hydrological impacts of CIFs in the 21st century. Results show distinct regional patterns, with ROS events projected to decrease in frequency across the Pacific Northwest and Great Lakes Basin but remain significant in high-elevation regions prone to seasonal snowmelt, such as the Canadian Rockies. Conversely, SEF events are projected to increase substantially, particularly in the eastern U.S. and southern Great Lakes, driven by intensified precipitation and persistently saturated soils. The findings indicate that under higher warming levels, the contribution of ROS to extreme runoff can decrease, while SEF-driven flood events become dominant. Signal-to-noise ratio analysis shows that internal climate variability contributes considerable uncertainty to CIF projections in transitional climate zones but is overshadowed by external climate forcing at higher warming levels, particularly in coastal regions. By capturing the compounded effects of precipitation extremes, snowmelt dynamics, and soil moisture conditions, this study underscores the necessity of integrating AR-driven compound events into regional flood risk management 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».