Vulnerability measures for flood and drought and the application in hydrometric network design
Notice bibliographique
Résumé
Climatic variability and change can have profound impacts on human societies and wildlife habitats. Extreme events and natural hazards such as floods, droughts, and windstorms, can lead to loss of lives, economic damages, and disruption in livelihoods, infrastructure, and ecosystems. These impacts depend on the intensity and the magnitude of the hazard and the characteristics of the society hit by the disaster. Investigating and predicting adverse effects of frequent climatic hazards are essential for policy makers and resource managers to plan for the future and be prepared for the consequences of these types of natural disasters. Vulnerability assessments provide a framework to detect the potential threats by exploring the nature of the hazard as well as the political, economic, and social conditions that are expected to affect the capacity of communities to cope with or adapt to that hazard. \nThis research involves the development of a framework for vulnerability assessment of flood and drought at the river basin, sub-catchment, and community scale. The vulnerability assessment method is composed of three major components of exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Several indicators are identified to represent these major components of the vulnerability structure. The developed vulnerability assessment has then been implemented on the Upper Ottawa River Basin, Canada. A Geographic Information System-based methodology is used to manage a wide variety of data, to aggregate and integrate several indicators including socio-economic and biophysical indicators, and to visualize the final vulnerability map. The studied areas are categorized in three levels of the vulnerability, high, moderate, and low. North Bay is identified as highly vulnerable to both flood and drought risk. Noranda is also classified as a highly flood-vulnerable area. \nThe vulnerability assessment will provide a valuable insight for mitigation planning as well as prioritizing resource allocation for decision makers. In this research, the location and adequacy of the hydrometric monitoring stations in the Upper Ottawa River Basin are evaluated using the vulnerability map for optimum design of monitoring network.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».