Simulated Impacts of Nature-Based Solutions on Flooding in the Upper Illinois River Basin
Notice bibliographique
Résumé
Simulation experiments in a high-resolution configuration of the Weather Research and Forecasting Model are used to test the hypothesis that land-surface vegetation inhibits propagation of rainstorms into the Upper Illinois River Basin (UIRB), thus decreasing associated total precipitation (Pt) and flooding. Two historical flood-generating rainstorms, representative of storm types in the UIRB, are selected and simulated: a mesoscale convective rainstorm in July 1996 and the remnant of the Hurricane Ike rainstorm in September 2008. For each rainstorm, three sensitivity experiments with differing land-surface vegetation configurations are simulated and compared with the reference experiment. Results show that vegetation changes inside the UIRB or inside a 1° belt around it caused an increase in basin-average Pt during the 2008 rainstorm. However, these same vegetation configurations caused a decrease in basin-average Pt in the 1996 rainstorm. The largest decrease, between 18% and 32%, occurred in the experiment with a belt of trees. The mechanism for this decrease in Pt is windspeed decrease associated with increase in surface roughness owing to vegetation with high vertical extent, which inhibits propagation of the rainstorm into the basin. These findings highlight a linkage between land-cover characteristics outside the UIRB and precipitation inside it associated with mesoscale convective storms. Since precipitation is the key driver of flooding, this linkage can be combined with other structural approaches toward developing a long-term flood mitigation strategy for the UIRB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».