Water resources management modelling for analyzing flood mitigation projects along the Elgin Creek
Notice bibliographique
Résumé
Flooding is a significant natural hazard in Manitoba that has caused severe damage to properties and infrastructure. One of the flood mitigation projects in Southern Manitoba is to install new detention dams along the stream to flood regions that have minimal impact on the infrastructure but can hold a relatively large amount of water compared to the total flow volumes in the basin. Water resources management models, such as MODSIM-DSS can be used to identify the location of such control points because they can accurately simulate flows and consider the existing infrastructure in the basin, where the potential damage could occur. In this research, MODSIM-DSS is configured for simulating the movement of water along the Elgin Creek and for identifying the location of potential dams that can be installed in the future to mitigate flood impacts in the region. Elgin Creek has 24 intersections with provincial and municipal roads, some of which were washed out during the floods over the past two decades. The developed model simulates the stage-storage-discharge (i.e., the relationship between the flow rate and the corresponding water level) at the intersection of the stream network and roads where road culverts pass the water from upstream to downstream. To run MODSIM-DSS, the physical characteristics of the seasonal reservoirs created upstream of each water control structure, such as water elevation, flooded areas and volumes, and hydraulic capacity, need to be analyzed using LiDAR data in GIS software. The inflow scenarios for MODSIM-DSS are the estimated 2-, 5-, 10-, and 100-year events, each of which are 1-month long with a 5-minute timestep. In addition, MODSIM-DSS is applied to evaluate the effectiveness of potential detention dams in mitigating flood damages, using risk analysis as a conceptual framework. Results show that, under the 100-year flood event, MODSIM-DSS could accurately predict the 8 roads in the basin that were historically washed out during an 83-year flood. Moreover, results show that the proposed detention dams could reduce the peak flow of water during a flood event by up to 85%, which can reduce the risk of damage of downstream road infrastructure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».