Modelling the impacts of projected climate-driven changes in return period rainfall on peak flows of the Upper Humber River, Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
As climate change threatens the resilience and well-being of rural communities across Canada, this study seeks to fill gaps in knowledge by investigating the impacts of potential future hydrological intensification on peak flows of the Upper Humber River in rural Newfoundland. A basin model of the Humber River watershed was generated using the Hydrologic Engineering Center's Hydrological Modeling Software (HEC-HMS), utilizing available Digital Elevation Model (DEM), soil and land use data. Observed rainfall and streamflow data were used to calibrate and validate the model, which was found to simulate streamflow with statistical accuracy. Return period peak flows under current climate conditions were estimated using historical rainfall data, producing results consistent with previous studies. Estimated return period peak flows for the 2020s, 2050s, and 2080s utilized rainfall projections considering an intermediate greenhouse gas (GHG) emission scenario (RCP 4.5). This study projected a rise in the frequency, magnitude, and uncertainty of peak flows with the projected progression of climate change, with the most pronounced changes occurring later in the century. At Humber River inlet into Deer Lake, a 40% increase in the magnitude of median 100-year return period peak flows was projected from the baseline historical period (1966-2014) to the 2080s, emphasizing the urgent need for comprehensive planning, continued climate change research, and the implementation of targeted flood adaptation strategies within the Humber River watershed to reduce the potentially catastrophic impacts of projected future climate change.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».