Simulation of extreme flood events for risk assessment for flood control of a reservoir-lake-river system under spatially dependent uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
Study region Chaohu Basin, the lower reach of Yangtze River region, China. Study focus This study proposes an integrated framework to assess extreme flood risks in a reservoir-lake-river system under spatially dependent uncertainties and data scarcity. A Vine copula is applied to model the spatial dependencies across multiple risk sources in extreme flood events. Scenario trees are constructed using the Neural Gas Algorithm to generate the representative extreme flood scenarios. These scenarios are incorporated into a flood control optimization model to assess the flood risks under extreme flood scenarios. New hydrological insights for the region The results show that the proposed method can effectively simulate the spatial interdependencies of risk source variables based on limited historical data. In addition, the scenario trees effectively extract representative flood scenarios. The flood risk probabilities for the reservoir and lake under extreme compound flood events (with occurrence probabilities below 0.02) are assessed to be 0.0072 and 0.0182, respectively. Compared to random sampling and K means clustering, the proposed method achieves the lowest continuous ranked probability scores (CRPS), indicating higher reliability. This study provides an efficient and systematic approach for flood risk assessment in the Chaohu Basin and can support flood management in similar reservoir-lake-river systems.
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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 ».