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Enregistrement W4283803845 · doi:10.1002/essoar.10511791.2

Development of a Continental Scale Coastal Flood Model Using a Sub-Setting Approach

2022· preprint· en· W4283803845 sur OpenAlexaboutno aff
Henok Kefelegn, Hassan Mashriqui, Js Allen, Jason A. Ducker, Ryan Grout, Richard A. Gibbs, Julio A. Zyserman, Saeed Moghimi, Ali Abdolali, André van der Westhuysen, T. Flowers, Edward Clark

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic mailNational parkWorld Wide WebComputer scienceGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal flooding associated with hurricanes and other major storm events along the U.S. Coast results from complex interactions between freshwater flows, tides, storm surge, and wave effects. We have developed a two-way coupled model consisting of the National Water Model (NWM), the Advanced Circulation Ocean Model (ADCIRC), and WAVEWATCH III (WWIII) to quantify these interactions and compute total water levels in the coastal zone after significant riverine and coastal flooding events. This coupled continental coastal model covers the US Gulf and Atlantic Coasts, extending from the US-Canada border to the US-Mexico border. The Delft3D FM, D-Flow Flexible Mesh (D-Flow FM) model simulates coastal flooding on a 2D unstructured mesh within the National Water Model (NWM)/ADCIRC/WWIII coupled system. We developed a high quality 2D unstructured mesh using a sizing function that assigns element sizes based on proximities of coastal features at given spatial locations. Data sources used to identify relevant coastal features included NWM streamlines, the National Hydrography Dataset (NHD), and United States Army Corps of Engineers (USACE) data, allowing integration of D-Flow FM with the NWM and optimization of the number of computational points. The system obtains freshwater inflow boundary conditions to D-Flow FM from the NWM channel network. Offshore water levels boundary conditions for D-Flow FM come from the coupled ADCIRC-WWIII model. Domain sub-setting keeps runtimes within reasonable limits, as it does execution of the detailed hydrodynamic model within a user-defined area enclosing the storm landfall site. The advantage of this approach comes from the fact that the same coupled model setup allows simulation of coastal flooding for different storm events; only the sub-setting enclosure and the atmospheric forcing require updating from case to case. Model validation, consisting of water level comparisons against observations from simulations using the coupled system for historical storm events. The model simulations satisfactorily reproduced observed spatial and temporal variations of total water levels. In conclusion, this study presents performance of the sub-setting approach in reducing runtime considerably without compromising the accuracy of the coupled modeling system solution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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