Challenging the standard dike freeboard: Methods to quantify statistical uncertainties in river flood protection
Notice bibliographique
Résumé
In most developed and developing nations, a freeboard is being applied to flood defense structures as a margin of uncertainty in the estimated flood stage. In some jurisdictions, practice is shifting towards the use of confidence intervals based on the fitted flood probability distribution, albeit often relying on only one statistical distribution and on only annual maximum flows. In this paper, we argue that, independent of geotechnical, geomorphological or hydrological uncertainties pertaining to the estimation of flood stage, the application of standard freeboards ignores stochastic uncertainty, the inclusion of which would provide a more scientifically defensible measure for allowable freeboard. The river stage estimate is subject to multiple sources of uncertainty, including but not limited to model and parameter uncertainty. Consequently, freeboards should be determined via a frequency analysis that explicitly takes into consideration, as well as minimizes, the uncertainty of the estimate due to known factors. Confidence intervals are a common way to represent uncertainty of a statistical estimate such as for the river stage. The choice of the confidence level will be critical, and in many cases will be associated with significant cost implications for the construction or upgrade of flood defense structures. Quantitative flood risk assessments, which are emerging as a standard in developed nations, are well suited to address this issue by allowing loss and mitigation cost comparisons for different flood scenarios. Our paper provides guidance for confidence interval calculations of river stage using an extension of the classical peaks-over-threshold method for daily river levels.
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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 | 0,027 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».