Adapting to urban flooding: a case of two cities in South Asia
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cities in South Asia are experiencing storm water drainage problems due to a combination of urban sprawl, structural, hydrological, socioeconomic and climatic factors. The frequency of short duration, high-intensity rainfall is expected to increase in the future due to climate change. Given the limited capacity of drainage systems in South Asian cities, urban flooding and waterlogging is expected to intensify. The problem gets worse when low-lying areas are filled up for infrastructure development due to unplanned urban growth, reducing permeable areas. Additionally, solid waste, when dumped in canals and open spaces, blocks urban drainage systems and worsens urban flooding and waterlogging. Using hydraulic models for two South Asian cities, Sylhet (in Bangladesh) and Bharatpur (in Nepal), we find that 22.3% of the land area in Sylhet and 12.7% in Bharatpur is under flooding risk, under the current scenario. The flood risk area can be reduced to 3.6% in Sylhet and 5.5% in Bharatpur with structural interventions in the drainage system. However, the area under flood risk could increase to 18.5% in Sylhet and 7.6% in Bharatpur in five years if the cities' solid waste is not managed properly, suggesting that the structural solution alone, without proper solid waste management, is almost ineffective in reducing the long-term flooding risk in these cities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle