Artificial Intelligence-Based Regional Flood Frequency Analysis Methods: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Flood is one of the most destructive natural disasters, causing significant economic damage and loss of lives. Numerous methods have been introduced to estimate design floods, which include linear and non-linear techniques. Since flood generation is a non-linear process, the use of linear techniques has inherent weaknesses. To overcome these, artificial intelligence (AI)-based non-linear regional flood frequency analysis (RFFA) techniques have been introduced over the last two decades. There are limited articles available in the literature discussing the relative merits/demerits of these AI-based RFFA techniques. To fill this knowledge gap, a scoping review on the AI-based RFFA techniques is presented. Based on the Scopus database, more than 1000 articles were initially selected, which were then screened manually to select the most relevant articles. The accuracy and efficiency of the selected RFFA techniques based on a set of evaluation statistics were compared. Furthermore, the relationships among countries and researchers focusing on AI-based RFFA techniques are illustrated. In terms of performance, artificial neural networks (ANN) are found to be the best performing techniques among all the selected AI-based RFFA techniques. It is also found that Australia, Canada, and Iran have published the highest number of articles in this research field, followed by Turkey, the United Arab Emirates (UAE), India, and China. Future research should be directed towards identification of the impacts of data quantity and quality, model uncertainty and climate change on the AI-based RFFA techniques.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».