Quantifying the uncertainty on urban runoff associated to unmeasured small-scale rainfall variability: a comparison of two cases study
Notice bibliographique
Résumé
In large urban areas such as the Paris and London one, storm water management is a challenge. Indeed because there is a significant proportion of impervious surface on large areas, great amounts of effective rainfall need to be handled. In this study, we use multifractal characterization of rainfall to quantify the uncertainty on sewer discharge forecasts associated to unmeasured small scale rainfall variability, i.e at a higher resolution than 1 km * 1 km * 5 min which is usually available with C-band radar networks. Two urban areas are used as cases study and compared: a catchment in the county of Seine-Saint-Denis in the North of Paris, and the Cranbrook catchment in the North of London. Several types of rainfall events (frontal or convective) are analysed. Concerning the rainfall data, Nimrod mosaics of the Met Office is used for the London catchment. For Paris' we use the data from the C-band radar of Trappes, located in the East of Paris. First an ensemble of realistic rainfall fields downscaled to a higher resolution is generated with the help of multifractal space-time cascades. The characteristic exponents used are the one estimated on the radar data. Second the corresponding ensemble of hydrographs is simulated by inputting each rainfall realization into a semi-distributed urban hydrological model. It appears that the uncertainty on the simulated peak flow is significant, reaching 40% for some rainfall events. Moreover the probability distribution of the extremes of both the rainfall and the peak flow exhibit a power-law falloff, indicting a high dispersion of the results. These results found on two independent models suggest that rainfall extremes play a key role in conditioning discharge extremes. The relationship between the characteristic exponents is discussed. In conclusion, we highlight the need to develop the use X-band radars in urban areas. Indeed such radars provide higher resolution data that would enable a better management of storm water. The results were obtained within the framework of the project GARP-3C (program R2DS, région Iles-de-France), and as part of the Flood Risk Management Research Consortium (FRMRC2, SWP3).
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».