Use of agent-based modelling in emergency management under a range of flood hazards
Notice bibliographique
Résumé
The Life Safety Model (LSM) was developed some 15 years ago, originally for dam break assessments and for informing reservoir evacuation and emergency plans. Alongside other technological developments, the model has evolved into a very useful agent-based tool, with many applications for a range of hazards and receptor behaviour. HR Wallingford became involved in its use in 2006, and is now responsible for its technical development and commercialisation. Over the past 10 years the model has been applied to a range of flood hazards, including coastal surge, river flood, dam failure and tsunami, and has been verified against historical events. Commercial software licences are being used in Canada, Italy, Malaysia and Australia. A core group of LSM users and analysts has been specifying and delivering a programme of model enhancements. These include improvements to traffic behaviour at intersections, new algorithms for sheltering in high-rise buildings, and the addition of monitoring points to allow detailed analysis of vehicle and pedestrian movement. Following user feedback, the ability of LSM to handle large model ‘worlds’ and hydrodynamic meshes has been improved. Recent developments include new documentation, performance enhancements, better logging of run-time events and bug fixes. This paper describes some of the recent developments and summarises some of the case study applications, including dam failure analysis in Japan and mass evacuation simulation in England.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».