Probabilistic Flood Hazard Assessment for Multiple Flood and Levee Breaching Scenarios: A Case Study of Etobicoke Creek, Canada
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Flood hazard assessment is crucial to mitigate the risks associated with flooding. Integrating levee failure scenarios into these assessments should improve the evaluation of flood risks and enhance the resilience of communities and infrastructure. This research presents a probabilistic flood hazard approach to assess levee failure and its impact on flood hazard. Our method includes a comprehensive assessment of backward erosion and overflowing failure mechanisms, integrated within a 1D/2D hydraulic model that simulates flood propagation and levee breaching. We calculate the cumulative probability of flood depth and velocity considering various scenarios, taking into account levee failure breaching for various failure mechanisms and several flood intensities. We apply the method to a residential area along Etobicoke Creek in Ontario, Canada. The results highlight which levee segment has the most impact on flood hazard, emphasizing the importance of incorporating levee failure scenarios in flood hazard assessments. The cumulative probability curve provides a more holistic result in locating the most hazardous areas rather than considering one return period or one failure mechanism. It can be expended to every location of the protected area, allowing for the creation of a probabilistic map for a desired probability.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle