Integrating Prediction of Precipitation and Hydrology for Early Actions: The InPRHA Project within the World Weather Research Programme
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite advancements in science and technology, flood prediction and preparedness remain challenging due to uncertainties in forecasting atmospheric and hydrologic processes, limited real-time data, and communication barriers. The Integrating Prediction of Precipitation and Hydrology for Early Actions (InPRHA) project, a 5-yr initiative under the WMO’s World Weather Research Programme, is the first to bring together meteorology, hydrology, and social sciences within a steering committee to address these challenges. Building on knowledge from the High Impact Weather (HiWeather) project, InPRHA focuses on multihazard flood forecasting across the entire warning value chain from minutes to days, in a rapidly changing world. A key emphasis is understanding flood predictability and how uncertainties cascade through forecasting systems and are perceived, communicated, and acted upon by diverse stakeholders. This includes bridging research and operations, examining socioeconomic, cultural, and environmental challenges that influence risk perception and response. We propose key scientific questions across seven themes that address critical gaps in integrating predictions along the flood warning value chain. Addressing these gaps requires collaboration across disciplines and agencies. The project is structured into four work packages: DEFINE (identifying challenges), CONSTRUCT (gathering case studies), EXPERIMENT (scientific evaluations), and ENGAGE (community collaboration). Research will span rural, urban, and underdeveloped regions as well as countries with established warning systems, ensuring broad applicability. We invite scientists and practitioners from meteorology, hydrology, hydraulics, impacts, communication, human behavior, and economics to collaborate. By integrating disciplines and fostering transdisciplinary research, InPRHA aims to advance the science and practice of flood forecasting and early warnings to better protect vulnerable communities at risk. Significance Statement InPHRA is a 5-yr project aimed at promoting international cooperation and advancing research to enhance flood hazard forecasting systems and warnings. By integrating precipitation and hydrologic predictions with social sciences, it seeks to improve early warning for communities in a rapidly changing world. InPRHA aims to reenvision the warning process by addressing flood multihazard interdependencies, local vulnerability, and climate change impacts on precipitation and hydrology forecasts. InPRHA calls on the broader research and operational community to collaborate on addressing key scientific questions and fostering transdisciplinary research across academia, research institutions, policymakers, and operational forecasting centers.
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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 | 0,063 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».