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Enregistrement W4411254245 · doi:10.5194/gmd-18-3387-2025

A reach-integrated hydraulic modelling approach for large-scale and real-time inundation mapping

2025· article· en· W4411254245 sur OpenAlexafffund
Robert Chlumsky, James R. Craig, Bryan A. Tolson

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScale (ratio)Environmental scienceComputer scienceMeteorologyCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flooding is one of the world's most common and costly natural hazards, inflicting billions in damages each year. However, current hydraulic models to support flood mapping are not well suited for large-scale applications or frequent updates, either due to limited accuracy of simple methods or lack of scalability (i.e. large computational requirements) for more sophisticated hydrodynamic models. This results in flood maps being decades out of date or simply nonexistent in some areas. Recent advances in generating flood maps have been made seemingly in parallel between geospatial methods and hydrodynamic models, such as the Height Above Nearest Drainage (HAND) method, hybrid 1D–2D hydrodynamic models, and more efficient computing of 2D models. This study presents the Geospatially Augmented Standard Step (GASS) method, which combines a novel improvement to the HAND method, Dynamic Height Above Nearest Drainage (DHAND), with a 1D hydraulic model for rapid flood inundation mapping at large scales while maintaining the accuracy of hydrodynamic models. This method is implemented into a new modelling software package called Blackbird and is tested via verification of the code and a benchmark case study comparing multiple approaches in the ability to approximate 2D model results. The Blackbird model vastly outperforms the simpler HAND–Manning method and also outperforms a traditional HEC-RAS 1D model when evaluated for accuracy of approximating a 2D model benchmark. This new method is shown to reduce the incidence of falsely predicting flooded areas through improved resolution of landscape connections over HAND-based or 1D hydraulic models. Blackbird also streamlines the model development effort relative to existing 1D or 2D models while maintaining a computational speed that was 10 000 times faster (a few seconds compared to a few hours) than a comparable 2D model in one case study. The method also allows for future integration of hydraulic structures, ice jams, and other features that are unavailable in HAND-based models. Overall, the GASS method provides a viable option for large-scale and real-time fluvial flood mapping applications.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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