Compounding joint impact of rainfall, storm surge and river discharge on coastal flood risk: An approach based on 3D Fully Nested Archimedean Copulas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Compound flooding is a multidimensional consequence of the joint impact of multiple intercorrelated drivers such as oceanographic, hydrologic, and meteorological. These individual drivers exhibit interdependence due to common forcing mechanisms. If they occur simultaneously or successively, the probability of their joint occurrence will be higher than expected if considered separately. The copula-based multivariate joint analysis can effectively measure hydrologic risk associated with compound events. Because of the involvement of multiple drivers, it is necessary to switch from bivariate (2D) to trivariate (3D) analyses. This study presents an original trivariate probabilistic framework through incorporating multivariate hierarchal models called asymmetric or fully nested Archimedean (or FNA) copula in the joint analysis of compound flood risk. The efficacy of the derived FNA copulas model, together with symmetric Archimedean and Elliptical class copulas, are tested by compounding the joint impact of rainfall, storm surge, and river discharge observations through a case study at the west coast of Canada. The obtained copula-based joint analysis is employed in multivariate analysis of flood risks in trivariate and bivariate primary joint and conditional joint return periods. The estimated joint return periods are further employed in estimating failure probability statistics for assessing the trivariate (and bivariate) hydrologic risk associated with compound events. The statistical tests found the fully nested Frank copula outperforms symmetric 3D copulas. Our work confirms that for effective compound flood risk analysis together with bivariate or univariate return periods, is essential to account for the trivariate joint return periods in order to assess the expected compound flood risk and strength of influence of different variables if they occur simultaneously. The bivariate (also univariate) events produce lower failure probability than trivariate analysis for the OR-joint cases.Thus, ignoring the compounding impacts via trivariate joint analysis can significantly underestimate failure probability and joint return period.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».