Handling uncertainty in hydrologic analysis and drought risk assessment using Dempster-Shafer theory
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this thesis is to enhance some of the hydrologic analyses involved in drought risk assessment (DRA) to uncertainty-driven analyses therefore improving the accuracy and informativeness of DRA. In DRA, risk, or the expected loss from drought hazard is estimated by integrating the magnitude of hazard (i.e., drought severity) with vulnerability (i.e., susceptibility to losses from drought). Most hydrologic analyses including DRA are traditionally performed in a deterministic setting, ignoring data quality and uncertainty issues. Uncertainty can affect the accuracy of modeling results and undermine subsequent decision making. In order to handle uncertainty in DRA, this thesis uses the Dempster-Shafer theory (DST) which provides a unified platform for modeling and propagating uncertainty in the forms of variability, conflict and incompleteness. First, DST is used to model and propagate uncertainty arisen from a high degree of conflict between two datasets of a drought hazard indicator, the snow water equivalent. Four DST combination rules are used for conflict-resolution and results unanimously indicate a high possibility of drought. Second, the Standardized Precipitation Index (SPI) is used as a generic measure of hazard and is linked directly with wildfire risk in current and future climate scenarios. Using DST, modifications are introduced into SPI, enabling the integration of uncertainty analysis with SPI processes. The resulting enhanced SPI can model the effects of long-term shifts in climate normals on drought hazard while simultaneously evaluating the significance of these shifts within the range of surrounding uncertainty. Later, vulnerability to wildfire is simulated using enhanced SPI and two additional variables: evaporation and firefighting capacity. The estimated risk indicates that forests in Okanagan Basin are vulnerable to wildfires during periods of 2040-2069 and 2070-2099 unless the firefighting capacity is enhanced with a presumed rate. Through the successful implementation of DST into DRA processes, this research demonstrates the capability of DST in improving hydrologic analyses and enhancing informativeness in the water resources arena in general.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».