Characterizing the Concurrent Occurrence of Tornadoes and Flash Floods Across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Compound weather extreme events, such as tornadoes and flash floods, can significantly impact societies and infrastructure systems. Disaster response agencies provide instructions to the exposed communities to retreat to safety specific to the natural hazard. However, the instructions can become confusing if natural hazards demand conflicting responses. This study characterizes the compound tornado and flash flood (TORFF) events to assess and predict the simultaneous occurrence probability of such hazards across Canada in the long term. We quantify dependencies between the tornadoes and flash floods using ground-based and reanalysis datasets. Tornado data are available based on the recorded Fujita rating for each event, and the corresponding wind speed values are determined through a resampling approach. The TORFF events are clustered and the bivariate probability distributions of the resampled windspeed and precipitation are characterized based on Copula. The corresponding individual and joint return levels are investigated under different scenarios (AND, OR, and conditional) across Canada. Results show positive dependencies between resampled windspeed and associated precipitation in Saskatchewan, followed by Alberta, Manitoba, Ontario, and Quebec (least dependency) regions. Higher dependencies between tornadoes and flash floods over regions such as Saskatchewan suggest that analyzing these events in isolation can underestimate the associated risks. Higher precipitation is also expected during extreme wind speed, as observed in the conditional assessment of precipitation given windspeed. This study provides insight for more realistic recurrence interval estimation for tornadoes and flash floods to aid in the evacuation decision-making process.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».