Estimating flood exceedance probabilities for several levee breach scenarios for an urban riverine environment in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Assessing flood risk requires the combination of flood hazard, exposure, and vulnerability. Hence, flood hazard is a key component of flood risk assessments. As flood propagation is impacted by hydraulic structures built along the river, flood defense such as levees have gained attention as they are rarely included in large scaled flood risk assessments. However, flood events such as hurricane Katrina showcased the impact that levee failure has on flow depth, velocity, and flood extent. Therefore, its consideration should be regularly implemented in flood risk assessments. However, with current flood risk assessment methods, considering different levee failure scenarios results in numerous flood scenarios, simulations, and hazard maps. The multiplication of simulations and maps increases the complexity of flood risk management. We propose to improve flood hazard assessments by considering a single probabilistic flood map accounting for several flood events and levee breaching scenarios. For flood events enabling the performance assessment of the levee (i.e. levee breaching), we assessed levee failure probabilities, associating each levee segment to a fragility curve. Then, we defined breaching and non-breaching scenarios and ran flood simulations using HEC-RAS and its integrated parametric levee breaching model. We propose a new method to compute flood scenario probabilities and flood exceedance probabilities. The cumulative flood exceedance probability provides a curve for every location of the flooded area. Using GIS, we applied this method to the entire flooded area, resulting in an interactive flood hazard map. An application to the Etobicoke Creek located in the Greater Toronto Area showed that this new approach provides an operational levee breaching flood hazard method that can be used in integrated flood risk assessments.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».