A rapid flood risk assessment method for response operations and nonsubject‐matter‐expert community planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flood risk planning and emergency response at community levels rely on fast access to accurate inundation models that identify geographic areas, assets, and populations that may be flooded. However, limited flood modelling resources are available to support these events and activities. We present a computationally‐efficient flood model for facilitating rapid risk analysis across a wide range of scenarios and decision support to operational, crisis action, local flood‐fight, and community planning efforts. Our flood depth regression method converts publicly‐available river stage heights to flood depths, then downscales the depths from gage locations onto high resolution National Hydrography Dataset flowlines and estimates areas and depths of flooding by subtraction of the National Elevation Dataset from modelled water surface elevations. We demonstrate proof‐of‐principle analyses for historic 2009 Red River of the North flooding in the United States, achieving comprehensive mainstem flood estimation for the length of the river and depth accuracy of 1.4 ft (0.4 m) compared to gage observations, remote sensing, and higher‐resolution hydrologic models. We also demonstrate the utility of the method to inform planning and response decisions in preparation for flooding in a companion scenario for Yerington, Nevada, and call for further research and operationalization of riverine inundation mapping techniques.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle