Development of a HAND-based flood risk assessment tool in Google Earth Engine for a data-scarce region in the US
Notice bibliographique
Résumé
Despite the decreased disaster resilience of rural communities in the Great Lakes region to flooding, flood mitigation efforts have been impeded by inadequate data and lack of appropriate tools for understanding flood risk. Development of such resources often requires data and computationally intensive approaches, which are challenging in data-scarce conditions. This study presents the development of a web application in Google Earth Engine (GEE) for flood risk assessment. The application utilizes the Height Above the Nearest Drainage (HAND) model and synthetic rating curve (SRC) for fluvial flood inundation modeling, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) model for coastal flood inundation modeling, the United States Geological Survey (USGS) regional regression equations for estimating peak discharge, and depth-damage functions of the HAZUS-MH flood model for estimating losses due to building-level impacts. The GEE-based geospatial web application, which is operational across five counties in the Western Upper Peninsula (WUP) of Michigan, fulfills the requirement of the community and decision-makers to assess the risks caused by flooding in the region. We demonstrated the applicability of the tool in the Ontonagon River, Michigan, and the results indicate the suitability of the platform for implementing decisions, long-term planning, and understanding flood risk with a reasonable degree of accuracy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».