Characteristics of Extreme Precipitation and Flood Producing Atmospheric Rivers in the Alouette Watershed of British Columbia and the Development of a Modified Severity Scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atmospheric rivers (ARs) transport large amounts of atmospheric moisture and can lead to extreme flooding events, particularly when they interact with coastal mountains such as in British Columbia (BC), Canada. Canada is yet to implement a scale to characterize the severity of ARs and there has been little research into the specific features of ARs that cause extreme flooding, especially for regions outside of the US. Using ERA5 data and the Global AR Database (Guan, 2022, https://doi.org/10.25346/S6/YO15ON ), we studied the effects of a range of AR characteristics on extreme precipitation and streamflow in the Alouette watershed, which includes an important reservoir. For this watershed, the majority of extreme‐event producing ARs (X‐ARs) approach the BC coast from compass directions of between 210 and 220°. ARs that approach from a more westerly direction can cause extreme events with an IVT as low as 400 kg m −1 s −1 compared to over 800 kg m −1 s −1 for ARs from a more southerly direction. IVT, the presence of rain‐on‐snow events, and high preceding soil moisture conditions strongly correlate with the production of extreme streamflow in the Alouette watershed. For the Alouette watershed, we recommend that the AR scale used in the US (Ralph, Rutz, et al., 2019, https://doi.org/10.1175/bams‐d‐18‐0023.1 ), be enhanced to better represent the severity of ARs in this watershed by including the surface air temperature, angle of approach, and antecedent conditions in the hazard calculation. A similar analysis should be applied to other high‐impact watersheds where accurate prediction of AR impacts is critical.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».