Can high-resolution convection-permitting climate models improve flood simulation in southern Quebec watersheds?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In August 2024, Montreal and its surroundings, located in the south of the Quebec province, experienced one of its most destructive meteorological events in history, associated to the remnants of the tropical storm Debby, according to the Insurance Bureau of Canada (Published on 2024, September 13). With climate change, the frequency and intensity of extreme weather events are expected to increase, explaining why government and private sectors, particularly insurance companies, requires enhancing their preparedness. Recent studies highlighted the potential of high-resolution climate models (with grid sizes smaller than 4 km) to improve precipitation extremes at sub-daily timescales. This study focuses on heavy rainfall events during the warm season, comparing outputs from the latest Canadian Regional Climate Model (CRCM6/GEM5) at 12 km and 2.5 km resolutions. For the first time, we estimated that the CRCM6/GEM5-2.5km better captured the intensity of extreme hourly rainfall events compared to the CRCM6/GEM5-12km, aligning more closely with weather station data. To assess whether this added value extends to hydrological modeling, we used a lumped hydrological model to simulated water flows at an hourly time step for 11 basins located over southern Quebec for the period 2001–2018. For most basins, summer-fall peak flows simulated using the CRCM6/GEM5-2.5km had lower biases compared to those simulated with the CRCM6/GEM5-12km. These findings emphasize the importance of high-resolution climate models in improving extreme event simulations, which is essential for better risk assessment and adaptation strategies in a warming climate.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».