Uncertainty Estimation in Flood Inundation Mapping: An Application of Non‐parametric Bootstrapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disaster prevention planning is affected in a significant way by a lack of in‐depth understanding of the numerous uncertainties involved with flood delineation and related estimations. Currently, flood inundation extent is represented as a deterministic map without in‐depth consideration of the inherent uncertainties associated with variables such as precipitation, streamflow, topographic representation, modelling parameters and techniques, and geospatial operations. The motivation of this study is to estimate uncertainties in flood inundation mapping based on a non‐parametric bootstrapping method. The uncertainty is addressed through the application of non‐parametric bootstrap sampling to the hydrodynamic modelling software, HEC‐RAS, integrated with Geographic Information System (GIS). This approach was used to simulate different water levels and flow rates corresponding to different return periods from the available database. The study area was the Langat River Basin in Malaysia. The results revealed that the inundated land and infrastructure are subject to a flooding hazard of high‐frequency events and that the flood damage potential is increasing significantly for residential areas and valuable land‐use classes with higher return periods. The proposed methodology, as well as the study outcomes, of this paper could be beneficial to policymakers, water resources managers, insurance companies and other flood‐related stakeholders. Copyright © 2017 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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».