Comprehensive Flood Early Warning Systems: From Modelling to Policy Making Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Todays, early warning systems are widely applied in real-time flood forecasting operations as valuable non-structural tools for mitigating the impacts of floods [1]. Although many research works have perfectly could review recent advances in this era, current review papers tend to focus narrowly on specific perspectives, such as water quantity or quality [2]. Therefore, there is a pressing need for a more comprehensive and multi-disciplinary approach that not only explores various potential aspects of flood early warning system applications but also reveals the interconnections between these aspects [3]. This paper aims to bridge this gap by mapping out diverse applications and presenting significant trends, past initiatives, and future directions across a wide range of domains. By adopting such an approach, our goal is to provide a more holistic understanding of flood early warning systems and pave the way for further exploration in this critical field.This papers, as state-of-art, suggests that a comprehensive framework may include all these aspects to meet all desired task and also ensure that all aspect of sustainability, reliability, resiliency, and accuracy have been fulfilled: (1) using recent input data extracted from both well known resources such as ground station and satellite stations, and novel but local resources i.e. IoT-based remote sensing, drones, USV and even social media and qualitative data; (2) Advance modelling with focusing on hybrid deep learning and physics-informed neural networks for different type of flood i.e. fluvial, pluvial or surface run-off. Also, application of data mining for data screening still have required more attention; (3) Adding concept of water quality as target and outputs of EWS especially with focusing on emerging pollutants, biological pollutants and micro-plastics; (4) Interconnection of EWS with optimisation techniques, decision support systems, and multi criteria decision making processes; (5) Appropriate sensitivity/uncertainty analysis especially due to requirement for developing dynamic retrainable or self-trainable EWS; (6) Application of post modelling tools including virtual/augmented/mixed reality or digital twin to including stakeholder engagement.References[1] Piadeh, F., Behzadian, K., Chen, A.S., Kapelan, Z., Rizzuto, J., Campos, L.C. (2023). Enhancing urban flood forecasting in drainage systems using dynamic ensemble-based data mining. Water Research, 247, p.120791.[2] Piadeh, F., Behzadian, K., Chen, A.S., Campos, L.C., Rizzuto, J., Kapelan, Z. (2023). Event-based decision support algorithm for real-time flood forecasting in urban drainage systems using machine learning modelling. Environmental Modelling & Software, 167, p.105772.[3] Ringo, J., Sabai, S., Mahenge, A. (2024). Performance of early warning systems in mitigating flood effects. A review. Journal of African Earth Sciences, 210, p.105134.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».