Flood Mitigation in the Transboundary Chenab River Basin: A Basin-Wise Approach from Flood Forecasting to Management
Notice bibliographique
Résumé
Rapid and reliable flood information is crucial for minimizing post-event catastrophes in the complex river basins of the world. The Chenab River basin is one of the complex river basins of the world, facing adverse hydrometeorological conditions with unpredictable hydrologic response. Resultantly, many vicinities along the river undergo destructive inundation, resulting in huge life and economic losses. In this study, Hydrologic Engineering Centre–Hydrologic Modeling System (HEC-HMS) and HEC–River Analysis System (HEC-RAS) models were used for flood forecasting and inundation modeling of the Chenab River basin. The HEC-HMS model was used for peak flow simulation of 2014 flood event using Global Precipitation Mission (GMP) Integrated Multisatellite Retrievals-Final (IMERG-F), Tropical Rainfall Measuring Mission_Real Time (TRMM_3B42RT), and Global Satellite Mapping of Precipitation_Near Real Time (GSMaP_NRT) precipitation products. The calibration and validation of the HEC-RAS model were carried out for flood events of 1992 and 2014, respectively. The comparison of observed and simulated flow at the outlet indicated that IMERG-F has good peak flow simulation results. The simulated inundation extent revealed an overall accuracy of more than 90% when compared with satellite imagery. The HEC-RAS model performed well at Manning’s n of 0.06 for the river and the floodplain. From the results, it can be concluded that remote sensing integrated with HEC-HMS and HEC-RAS models could be one of the workable solutions for flood forecasting, inundation modeling, and early warning. The concept of integrated flood management (IFM) has also been translated into practical implementation for joint Indo-Pak management for flood mitigation in the transboundary Chenab River basin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».