Historical changes in overtopping probability of dams in the United States
Notice bibliographique
Résumé
With concerns about aging dams and nonstationary changes in hydrologic extremes (e.g., flooding), questions arise about whether existing dams may be at risk of failure and pose threats to society. Here, we analyzed 33 dams across the United States to investigate temporal trends in dam overtopping probabilities of annual maximum dam water levels. These dams were selected because of the availability of public domain long-term time series of uncontrolled water levels (50 years or longer). We applied updated stationary frequency analyses using generalized extreme value distributions on 30-year rolling periods from 1973 to 2022. The results revealed an overall increasing trend in the number of dams exhibiting critical overtopping probabilities (i.e., low, moderate and high) alongside a decline in the number of non-critical overtopping probabilities (i.e., very low) over time. This approach uncovered overtopping probabilities that traditional analyses based solely on dam water levels could not reveal. We identified six dams having the greatest overtopping probability, with several being located near large population centers, posing potential risks to the downstream communities. All six dams are classified as large and high-hazard potential. This study provides insights into dam management and risk assessment, emphasizing the need for proactive measures to mitigate potential threats.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».