Visualizing and communicating probabilistic flood forecasts maps for decision-making
Notice bibliographique
Résumé
Probabilistic flood forecasts often concentrate on streamflow, but water depth and extent might convey more tangible flood information for some people. Water depths and extent can also be used more directly than streamflow as part of an impact-based forecasting set-up. However, within a probabilistic or ensemble approach, the uncertainty inherent to water extent and depth applies to all three spatial dimensions: the depth itself is uncertain, and so is the extent in terms of latitude and longitude. The notion of forecast uncertainty is generally well accepted by users, and on the one hand, the addition of new information (flood extent, depth, velocity, etc.) has the potential to be useful for decision makers. On the other hand, it also has the potential to be overwhelming and confusing. Therefore, visualising probabilistic flood forecast maps and communicating the information to the general public and to decision-makers poses multiple challenges. In this presentation we will synthesise the results from a large-scale survey of forecast users, including 28 government representatives, 52 municipalities, 9 organisations, as well as 37 citizens and farmers. Those different groups have different roles, realities, and perspectives. They also have different needs and preferences in terms of hydrological forecasts. The survey consisted of individual and group interviews. The participants were asked a variety of open questions regarding their needs and preferences for hydrological forecasts and also for the visualisation and the communication of those forecasts. One key element of the interviews was the presentation of four alternative visualisation prototypes for probabilistic forecasts of flood depth and extent. The participants were asked to compare those prototypes, to express their preferences in terms of colour maps, wording and the representation of uncertainty. They also provided useful comments on potential modifications to those prototypes and sometimes suggested ideas for entirely new prototypes. Our results highlight that most participants, regardless of their role or background, had the same overall preference in terms of the proposed prototypes, with prototype number 2 the overall favorite (all prototypes will be shown and explained during the presentation). Nevertheless, we also found several specificities among the respective preferences of different user groups. Our results also highlight specific issues related to the understanding of probabilities in the context of flood forecast maps. The results of this research are currently being used to inform the design of the new forecast communication and visualisation platform in the province of Quebec, Canada.
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 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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».