Ice‐jam flood risk assessment and mapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In northern regions, river ice‐ jam flooding can be more severe than open‐water flooding causing property and infrastructure damages, loss of human life and adverse impacts on aquatic ecosystems. Very little has been performed to assess the risk induced by ice‐related floods because most risk assessments are limited to open‐water floods. The specific objective of this study is to incorporate ice‐jam numerical modelling tools (e.g. RIVICE, Monte‐Carlo simulation) into flood hazard and risk assessment along the Peace River at the Town of Peace River (TPR) in Alberta, Canada. Adequate historical data for different ice‐jam and open‐water flooding events were available for this study site and were useful in developing ice‐affected stage‐frequency curves. These curves were then applied to calibrate a numerical hydraulic model, which simulated different ice jams and flood scenarios along the Peace River at the TPR. A Monte‐Carlo analysis was then carried out to acquire an ensemble of water level profiles to determine the 1 : 100‐year and 1 : 200‐year annual exceedance probability flood stages for the TPR. These flood stages were then used to map flood hazard and vulnerability of the TPR. Finally, the flood risk for a 200‐year return period was calculated to be an average of $32/m2/a ($/m2/a corresponds to a unit of annual expected damages or risk). Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».