Convection-permitting WRF simulation of extreme winds in Canada: Present and future scenarios
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates extreme wind events across southern Canada using 4-km convection-permitting WRF simulations under present (CTRL) and future (PGW) climate scenarios. The high resolution allows explicit representation of convective processes and complex terrain, improving local-scale wind prediction. We analyze three distinct regions—the central Prairies, Rocky Mountains, and southern Ontario—and find strong spatial and seasonal contrasts. Under future conditions, summer wind extremes intensify notably in the Prairies and southern Ontario, while winter winds decrease in the Prairies but increase in Ontario, Quebec, and mountainous areas. A conditional probability analysis based on Convective Available Potential Energy (CAPE) reveals that the likelihood of destructive winds (>20 m/s) rises significantly in convectively unstable environments. In southern Ontario, the probability under strong instability (CAPE > 2500 J/kg) increases from nearly zero to 0.4. We also apply the Peaks-over-Threshold (POT) method to estimate 50-year return period wind speeds, which show substantial future increases, up to 6 m/s in some areas during summer. These changes indicate a rising threat from convectively driven wind extremes. This study highlights the value of convection-permitting models in resolving local wind features and emphasizes the need for region-specific adaptation strategies. The findings critically impact wind hazard assessment, infrastructure design, and climate resilience planning across southern Canada.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».