A climate-informed statistical framework to indirectly estimate trends in future seasonal high flows in snow-dominated watersheds using short-term climate variability indices
Notice bibliographique
Résumé
The intensification of the hydrological cycle under climate change has brought changes in the temporal variability of flood-generating mechanisms and extreme hydrological events. To better anticipate these changes, modelling approaches integrating climate models, emissions scenarios, and hydrological models have been widely employed. However, their application remains challenging because of inherent uncertainties, in particular from hydrological models. This study aims to use a climate-informed statistical framework to indirectly estimate the temporal variability of seasonal high flows indices (HFI) using a set of short-term climate variability indices (SCI) characterizing likely causative mechanisms over different aggregated look-back periods. An ensemble of climate models, two future scenarios, and 31 SCIs were used to estimate future HFIs trends from 1997 to 2100 using as a proof of concept two snow-dominated watersheds in Southern Quebec, Canada. A statistical framework was used including linear and monotonic partial correlations along with significant trend tests. The results indicated that future temporal variability of HFIs could be anticipated using highly correlated SCIs as proxies. At least 50% of the HFI temporal variability was explained by a single SCI, such as cumulative total precipitation or climatic demands over 1 to 2 weeks, or drought indices like the Effective Drought Index (EDI) over 180 days. Furthermore, significant trends in highly correlated SCIs were consistent with significant trends observed in HFIs. These findings offer valuable insights for future analysis of HFI temporal variability, particularly in more comprehensive water management analyses aimed at informing regional mitigation and adaptation strategies. • A method was implemented to estimate future trends in seasonal high flows (HFI). • The method helps to bypass challenges of the hydrological model in hydroclimatic studies. • One climate variability index can explain at least 50% of HFI temporal variability. • Total precipitation and climatic demand indices are highly correlated with HFI. • The Effective Drought Index can assess HFI temporal variability in a changing 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».