Statistical modeling of extreme rainfall processes in consideration of climate change
Notice bibliographique
Résumé
Extreme rainfall events may have catastrophic impacts on the population and infrastructures, therefore it is essential to have accurate knowledge of extreme rainfall characteristics. Moreover, both the scientific community and policymakers have recently shown a growing interest in the potential impacts of climate change on water resources management. Indeed, changes in the intensity and frequency of occurrence of extreme rainfall events may have serious impacts. As such, it is important to understand not only the current patterns of extreme rainfalls but also how they are likely to change in the future. The objective of the present research is therefore to find the best method for estimating accurately extreme rainfalls for the current time period and future periods in the context of climate change. The analysis of extreme rainfall data from the province of Quebec (Canada) revealed that, according to L-moment ratio diagrams, the data may be well described by the Generalized-Extreme-Value (GEV) distribution. Results also showed that a simple scaling relationship between non-central moments (NCM) and duration can be established and that a scaling method based on NCMs and scaling exponents can be used to generate accurate estimates of extreme rainfalls at Dorval station (Quebec, Canada). Other results demonstrated that the method of NCMs can accurately estimate distribution parameters and can be used to construct accurate Intensity-Duration-Frequency (IDF) curves. Furthermore, a regional analysis was performed and homogenous regions of weather stations within Quebec were identified. A method for the estimation of missing data at ungauged sites based on regional NCMs was found to yield good estimates. In addition, the potential impacts of climate change on extreme rainfalls were assessed. Changes in the distribution of annual maximum (AM) precipitations were evaluated using simulations from two Global Climate Models (GCMs) under the A2 greenhouse gas emission scenario: the Coupled Global Climate Model version 2 (CGCM2A2) of the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis, and the Hadley Centre's Model version 3 (HadCM3A2). Simulations from these two models were downscaled spatially using the Statistical DownScaling Model (SDSM). A bias-correction method to adjust the downscaled AM daily precipitations for Dorval station was tested and results showed that after adjustments, the values fit the observed AM daily precipitations well. The analysis of future AM precipitations revealed that, after adjustments, AM precipitations downscaled from CGCM2A2 increase from current to future periods, while AM precipitations downscaled from HadCM3A2 show a mild decrease from current to future periods, for daily and sub-daily scales.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».