Floods and climate: emerging perspectives for flood risk assessment and management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Flood estimation and flood management have traditionally been the domain of hydrologists, water resources engineers and statisticians, and disciplinary approaches abound. Dominant views have been shaped; one example is the catchment perspective: floods are formed and influenced by the interaction of local, catchment-specific characteristics, such as meteorology, topography and geology. These traditional views have been beneficial, but they have a narrow framing. In this paper we contrast traditional views with broader perspectives that are emerging from an improved understanding of the climatic context of floods. We come to the following conclusions: (1) extending the traditional system boundaries (local catchment, recent decades, hydrological/hydraulic processes) opens up exciting possibilities for better understanding and improved tools for flood risk assessment and management. (2) Statistical approaches in flood estimation need to be complemented by the search for the causal mechanisms and dominant processes in the atmosphere, catchment and river system that leave their fingerprints on flood characteristics. (3) Natural climate variability leads to time-varying flood characteristics, and this variation may be partially quantifiable and predictable, with the perspective of dynamic, climate-informed flood risk management. (4) Efforts are needed to fully account for factors that contribute to changes in all three risk components (hazard, exposure, vulnerability) and to better understand the interactions between society and floods. (5) Given the global scale and societal importance, we call for the organization of an international multidisciplinary collaboration and data-sharing initiative to further understand the links between climate and flooding and to advance flood research.
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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 | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».