Mapping the impact of levee failure on flood risks: A Toronto case study
Notice bibliographique
Résumé
Urban areas are frequently built along rivers and earthen levees are commonly used to protect areas from fluvial floods. Levees are designed to protect assets from flooding, however, they deteriorate over time. Maintenance checks are required to maintain their efficacy but even in good condition, a levee structure may fail during a flood, hence flood risk assessments in fluvial areas require an investigation of levee failures, e.g. by overtopping, erosion, or sliding. In this research, we investigate the failure probability due to backward erosion of an adapted levee in the Etobicoke Creek watershed, in Toronto, Canada. The study proposes an adapted levee as the residential area is often flooded. Backward erosion is the most probable and challenging failure mechanism for our case study based on the levee shape and soil type. For this probabilistic study, the levee was modelled using GeoStudio, which produces seepage analysis from geotechnical and hydrological parameters. The seepage analysis provides hydraulic gradients from which we determine the failure probability of backward erosion based on a critical hydraulic gradient value. To obtain the flood hazard, we use a steady flow hydraulic model (HEC-RAS) to simulate the 350-years return period flow through the River. We compare two backward failure scenarios: one with a levee breach and one without, to better understand how failure of the levee will impact flood risks, and therefore, highlighting the importance of on-going levee maintenance. To obtain flood risk maps, the flood hazard (i.e., flood extent) is combined with flood exposure. The flood exposure includes land-use type (residential, commercial, etc.) and demographic information. Flood hazard and exposure data are combined using ArcGIS. The flood hazard and exposure rasters are reclassified in a new scale to determine flood risk. We then overlay the rasters to determine the spatial distribution of flood risk for both scenarios. We compare the resulting flood risk maps and calculate the change in flood risks for the area protected by the levee. Accounting for potential failure of infrastructure in flood risk mapping results in more accurate risk estimations. We also demonstrate the positive impact of the levee.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».