Physically based metrics to evaluate the hydraulic distance between the drainage network and a DEM cell
Notice bibliographique
Résumé
The distance between the drainage network and a generic pixel of a DEM is an important indicator for different categories of geomorphologic and hydrologic processes, particularly as far as the analysis of susceptibility to flood is concerned (Tehrany, Pradhan, & Jebur, 2014). On the DEM domain D ⊂ ℜ3 and its subset given by the hydraulic network N ⊂ D, the distance is a function d: N x D → ℜ. The problem is far from uniquely determined, particularly in the field of flood susceptibility. In this specific case literature tends to consider two different distances, horizontal and vertical, given in theory by the projection of the actual distance on the two directions. Presently, the problem is effectively divided into substantially disconnected approaches. Several authors, for the horizontal distance, use forms of Euclidean distance. Generally (Tehrany, Pradhan, & Jebur, 2014), (Tehrany, et al., 2017), (Lee, Kang, & Jeon, 2012), (Tehrany, Lee, Pradhan, Jebur, & Lee, 2014), (Khosravi, et al., 2018), (Rahmati, Pourghasemi, & Zeinivand, 2016) the distance is discretized in classes via buffers of progressively increasing size. The vertical distance, on the other hand, is determined as the absolute difference between the elevations. A different approach is taken from (Samela, et al., 2015), (Manfreda, et al., 2015), (Manfreda, Samela, Sole, & Fiorentino, 2014), (Samela, Troy, & Manfreda, 2017), who consider the flow distance, viz. the distance along the hydraulic path. This procedure firstly identifies for each point of DEM the nearest downstream element of the drainage network, and then calculates the difference between the corresponding elevations. The flow distance well describes processes driven by gravity. Flood processes do not fall into these cases being governed by the hydraulic head difference between the river and the adjacent territory (the flow generally occurs with an adverse elevation gradient). Thus, the flooding will not follow classic direct runoff paths. For this, in order to quantify properly the distance (hereafter denominated “hydraulic distance”) between the drainage network and a DEM cell, an original model is introduced in which a flood process is simulated with a simple 2D unsteady flow parabolic model according to (Bates & De Roo, 2000) and implemented via a cellular automaton scheme. For each pixel of DEM, firstly we have determined the closest upstream pixel of the drainage network, and then the vertical distance as the difference of the two elevations. The model allows to improve the flood susceptibility of the territory. Results, generated on a huge number of DEMs, are quite encouraging. Developments are in progress to decrease computational time and memory storage size.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».