Numerical modelling of dynamic flood topographies in the Terai region, Nepal.
Notice bibliographique
Résumé
Rivers sourced from the Himalayas support ~10% of the global population living on the Indo-Gangetic Plain. These rivers can be a source of devastating floods. Flood hazard maps used to inform early warnings systems in the Terai region in southern Nepal are based on static, outdated DEMs, which may not reflect the current river and floodplain topography. Sediment dynamics can change the river course and the distribution of flow down large bifurcation nodes, affecting flood inundation extent. These processes are rarely considered in flood prediction models for this region. In this study, using a 2D depth-averaged hydrodynamic model, several flood scenarios for the Karnali River are investigated, including different DEMs, variable bed elevations, and a scenario with bed levels modified at an important bifurcation node to reflect field observations. Inundation extent varied by upto 14% between scenarios for a 1-in-20 year flood discharge. Our results suggest that combining regular field measurements of bed elevation, with updated DEMs, could help to improve future flood prediction maps. Updating model input parameters is particularly important following large flood events and/or large landslides in the upstream catchment, which could increase bed aggradation and provoke channel switching in highly mobile, alluvial river systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».