Inverse Flood Risk Modelling of The Upper Thames River Basin
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This report aims to present an alternate approach to climate change impact mod- elling of water resources. The focus of the project is on the analysis of existing wa- ter resources management guidelines specifically targeting critical hydrologic events (extreme floods in this case). The critical hydrologic events are converted to their corresponding meteorologic conditions via use of an event based hydrologic model. The local climatic signal is generated by use of a non-parametric weather generator linked to outputs from a global climate model for three climate scenarios, and their corresponding frequency curves generated. Then, a critical hydrologic event of inter- est is selected, its corresponding meteorological condition obtained, and its frequency of occurrence (one for each climate scenario) determined.\nA scenario selected specifically to study the problem of flooding in the basin showed more frequent occurrence of flooding for nearly all magnitudes of floods. An- other scenario, selected for studying droughts depicts a lesser tendency of extreme flooding events. Therefore, ranges of estimates of changes of frequency of occurrence of critical hydrologic events are obtained in response to changing climatic conditions. Based on these estimates, recommendations for changing current basin management guidelines are provided. They are categorized into three distinct categories: (i) regula- tory (where a review of rules, regulations and operation of current flood management infrastructure are suggested); (ii) budgetary (where investment in new infrastructure, as well as increased maintenance costs of present and future infrastructure, can lead to a need of having higher operating budgets); and (iii) engineering (recommending a review of current design standards of critical infrastructure).
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.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 découle