Topography- and nightlight-based national flood risk assessment in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In Canada, flood analysis and water resource management, in general, are tasks conducted at the provincial level; therefore, unified national-scale approaches to water-related problems are uncommon. In this study, a national-scale flood risk assessment approach is proposed and developed. The study focuses on using global and national datasets available with various resolutions to create flood risk maps. First, a flood hazard map of Canada is developed using topography-based parameters derived from digital elevation models, namely, elevation above nearest drainage (EAND) and distance from nearest drainage (DFND). This flood hazard mapping method is tested on a smaller area around the city of Calgary, Alberta, against a flood inundation map produced by the city using hydraulic modelling. Second, a flood exposure map of Canada is developed using a land-use map and the satellite-based nightlight luminosity data as two exposure parameters. Third, an economic flood risk map is produced, and subsequently overlaid with population density information to produce a socioeconomic flood risk map for Canada. All three maps of hazard, exposure, and risk are classified into five classes, ranging from very low to severe. A simple way to include flood protection measures in hazard estimation is also demonstrated using the example of the city of Winnipeg, Manitoba. This could be done for the entire country if information on flood protection across Canada were available. The evaluation of the flood hazard map shows that the topography-based method adopted in this study is both practical and reliable for large-scale analysis. Sensitivity analysis regarding the resolution of the digital elevation model is needed to identify the resolution that is fine enough for reliable hazard mapping, but coarse enough for computational tractability. The nightlight data are found to be useful for exposure and risk mapping in Canada; however, uncertainty analysis should be conducted to investigate the effect of the overglow phenomenon on flood risk mapping.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».