Unveiling global flood hotspots: Optimized machine learning techniques for enhanced flood susceptibility modeling
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide Floods are among the most catastrophic and dangerous natural calamities globally, causing irreparable damage to human lives and property, and environmental degradation. Flood susceptibility mapping is a cost-effective tool to mitigate and manage the impacts of flood occurrences, but high accuracy in mapping is important to support management strategies. This study assessed the efficiency of three machine learning approaches, including support vector regression (SVR) and its optimized versions through combination with grey wolf optimizer (GWO) and whale optimization algorithm (WOA), in generating accurate flood susceptibility maps at a global scale. Data from 6682 historical flood events, covering eight flood-related geo-environmental factors were used to generate the maps. All maps produced were evaluated based on root mean square error (RMSE), mean squared error (MSE), standard deviation, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). This study reveals that the SVR-GWO model has the best performance in predicting flood-prone areas worldwide based on AUC , RMSE and MSE. The findings indicate that approximately 17.14 % of global land area is highly and very highly susceptible to flood occurrence. Flood hot-spot countries were the United States of America (7.75 %), Indonesia (6.33 %), India (6.31 %), Brazil (5.33 %) and Nigeria (4.08 %). Countries with the lowest probability of flood occurrence were the Russian Federation, Canada, Greenland, the United States of America and China. Incorporating additional satellite-based environmental data could further enhance the model's accuracy. Furthermore, the approach sets a foundation for future research in tailoring flood prediction models to regional scales, addressing the diverse challenges posed by different geographic and environmental settings. • SVR-GWO model outperformed others in predicting global flood-susceptible areas. • United States of America, Indonesia, and India were top flood-prone countries. • Distance to river, land use, and rainfall were key flood susceptibility factors.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».