A GIS-supported fuzzy-set approach for flood risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a geographic information system (GIS)-supported three-dimensional fuzzy risk assessment approach (3D GIS-FRA) for flood risk assessment that is based on the development of a fuzzy-set risk model, 3D GIS mapping, and a hydro-statistical simulation. Using GIS and a digital elevation model (DEM), urban settings under different levels of flood risk are visualized and hydraulic simulations conducted for various river flow scenarios to determine the flow rates for specified risk levels. Then, a statistical analysis is carried out using historical records to establish a set of risk criteria that consider critical factors that affect the peak flow rate. Finally, the developed fuzzy-set risk model is applied to examine the flood risks using the outputs from the hydraulic models and statistical analysis. The developed method is applied to a section of the Red River in Southern Manitoba, Canada. The 3D GIS-FRA results indicate that there is a possibility of having a highly risky situation for the upper-bound extreme condition for the study area, although only limited impacts are expected for a 25-year flood. For the 75-year flood scenario, the overall flood risk level is high for the whole area. The results indicate that the developed risk analysis system is useful for systematically quantifying the flood risks and the related system uncertainties.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».