Strategic flood impact mitigation in developing countries’ urban road networks: Application to Hanoi
Notice bibliographique
Résumé
Due to climate change, the frequency and scale of flood events worldwide are increasing dramatically. Flood impacts are especially acute in developing countries, where they often revert years of progress in sustainable development and poverty reduction. This paper introduces an optimization-based decision support tool for selecting cost-efficient flood mitigation investments in developing countries’ urban areas. The core of the tool is a scenario-based, multi-period, bi-objective Mixed Integer Linear Programming model which minimizes infrastructure damage and traffic congestion in urban road networks. The tool was developed in collaboration with Vietnamese stakeholders (e.g., local communities and government authorities), and integrates data and inputs from other disciplines, including social science, transport economics, climatology and hydrology. A metaheuristic, combining a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure with a Variable Neighborhood Descent algorithm, is developed to solve large scale problem instances. An extensive computational campaign on randomly generated instances demonstrates the efficiency of the metaheuristic in solving realistic problems with hundreds of interdependent flood mitigation interventions. Finally, the applicability of the interdisciplinary approach is demonstrated on a real case study to generate a 20-year plan of mitigation investments for the urban area of Hanoi. Policy implications and impacts of the study are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».