Estimation of intensity duration frequency curves for current and future climate
Notice bibliographique
Résumé
Climate variability and change are expected to have important impacts on the hydrologic cycle at different temporal and spatial scales In order to build long-lasting drainage systems, civil engineers and urban planners should take into account these potential impacts in their hydrological simulations. However, even if Global Climate Models (GCM) are able to describe the large-scale features of the climate reasonably well, their coarse spatial and temporal resolutions prevent their outputs from being used directly in impact assessment models at regional or local scales. This study proposes a statistical downscaling approach, based on the scale invariance concept, to incorporate GCM outputs in the derivation of Intensity-Duration-Frequency (IDF) curves and the estimation of urban design storms for current and future climates under different climate change scenarios. The estimated design storms were then used in the estimations of runoff peaks and volumes for urban watersheds of different shapes and different levels of surface imperviousness using the popular Storm Water Management Model (SWMM). Finally, a regional analysis was performed to estimate the scaling parameters of extreme rainfall processes for locations with limited or without data. In summary, results of an illustrative application of the proposed statistical downscaling approach using rainfall data available in Quebec (Canada) have indicated that it is feasible to estimate the IDF relations and the resulting design storms and runoff characteristics for current and future climates in consideration of GCM-based climate change scenarios. Furthermore, based on the proposed regional analysis of the scaling properties of extreme rainfalls in Singapore, it has been demonstrated that it is feasible to estimate the IDF curves for partially-gaged or ungaged sites.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».