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World File Search System洪水
在尼日利亚南部，机器学习在洪水预测和评估中的应用
这项研究探讨了尼日利亚南部的机器学习技术在洪水预测和分析中的应用。机器学习是一种人工智能技术，它使用基于计算机的指令分析和将数据转换为有用的信息，以使系统能够进行预测。传统的洪水预测和分析方法通常无法提供有效灾难管理的准确和及时信息。更重要的是，由于无法将复杂的大气动力学简化为简单方程式，因此对19世纪的洪水灾害的数值预测不是很准确。在这里，我们使用了机器学习（ML）技术，包括随机森林（RF），逻辑回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM）和神经网络（NN）来建模引起洪水泛滥的复杂物理过程。数据集包含59个具有目标特征“事件类型”的案例，其中包括39例洪水和20例洪水/暴雨。基于使用历史记录创建的模型的评估指标的比较，结果表明，NB的性能比所有其他技术都更好，其次是RF。开发的模型可用于预测洪水事件的频率。大多数洪水场景表明，该事件对人们的生命构成了重大风险。因此，每个紧急响应要素都需要足够了解洪水事件，持续的预警服务和准确的预测模型。本研究可以扩大有关弱势领域洪水预测建模的知识和研究，以告知有效，可持续的应急计划，政策和管理洪水灾害事件的行动，特别是在其他技术欠发达的环境中。
使用经典和量子机学习模型的洪水预测
这项研究研究了量子机学习的潜力（QML）改善洪水预测。我们专注于2023年德国武河沿线的每日洪水事件。我们的方法将经典的机器学习（SVM，KNN，回归，AR模型）与QML技术（adaboost，量子变异电路，Qboost，qsv c _ ml）结合在一起。该混合模型利用量子和纠缠等量子特性，以提高准确性和效率。经典模型和QML模型。结果表明，QML模型的竞争训练时间和提高了预测准确性。这项研究意味着朝着利用量子技术进行变化适应的一步。我们强调合作和持续创新，以在现实世界中实施这种模型，最终增强了针对洪水的全球弹性。
新泽西州拉威河流域洪水风险管理可行性研究
表 2 列出了每个审查小组成员所需的具体专业知识和角色。该表列出了审查小组成员所需的技术学科和专业知识。在大多数情况下，团队成员将是各自领域的高级专业人员。一般而言，地区质量控制 (DQC) 团队确定的技术学科也将适用于机构技术审查 (ATR) 团队。每位 ATR 团队成员都将获得其实践社区的 ATR 认证。如果需要进行独立外部同行评审 (IEPR)，小组成员将反映代表正在进行的审查的专业知识领域的学科。该表旨在简明扼要地识别可能适用于研究所需的一项或多项审查的常见专业知识类型。
Croydon当地洪水风险管理策略，2023-2028croydon-local-plan-2018-Revised-2024.pdf
1.3克罗伊登需要一个空间计划，以应对未来20年及以后的自治市镇及其社区面临的挑战。自治市镇需要新的房屋，工作和基础设施来支持它们，同时尊重克罗伊登地方的背景。Croydon Local Plan解决了这些需求中的每一个，并阐明了Croydon计划如何满足它们。通过可持续增长，包括负担得起的房屋，增加房屋的供应，这是整个克罗伊登地方计划中的供应。部分地，郊区的可持续增长将按照该计划的鼓励来实现这一增长。这将在保护自治市镇的开放空间以及独特的遗产和性格的同时，以及减轻增长影响的必要基础设施。Croydon Local Plan 2018提出了整个计划正在解决的问题和战略政策框架。
沿海保护与洪水弹性研究所（CFI）新加坡
它将有助于激发生态恢复中烘烤的创新，具有成本效益的沿海保护措施 - 增强生物多样性和生态系统服务，例如碳固存。调查结果还将为相关项目和国家议程提供信息，例如，与2030年新加坡绿色计划保持一致，以减轻气候变化的影响并恢复重要的沿海生态系统。
一种基于未来的新型洪水风险管理方法...
9。M. Hasanuzzaman等。 比较三种机器学习算法的性能度量，用于洪水易感性映射（印度热带河）物理。 化学。 地球，部分A/B/C（2022）M. Hasanuzzaman等。比较三种机器学习算法的性能度量，用于洪水易感性映射（印度热带河）物理。化学。地球，部分A/B/C（2022）
洪水每年耗资179.8至4960亿美元
•防止洪水所需的基础设施升级：$ 68.9至$ 344.5B•洪水的直接商业影响：$ 31.6至$ 40B•间接商业影响•洪水的商业影响：27.1美元至34.3B美元至$ 34.3B•结构性损害•商业物理资产的结构性损害：商业资产：15.9亿美元至$ 19.9亿美元损失$ 15. $ 1.11 $ 15. $ 1.11 $ 1 $ 1. $ 1 $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1 $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1. $ 1 $ 1.自拥有的直接房屋损失到海平面上升：5.4美元至10.8b•洪水造成的年度税收损失：$ 10.3B•从洪水造成的运输基础设施损失：0.059美元至9.7B $ 9.7B•预计的年度损失的年度损失的房屋每年损害非成年后的抵押贷款：4.5美元至6.1b损失的洪水损失•洪水损失•2.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3•2.2.2.3.2.3.2.3.2.3.2.3.2.2.3.3•2.2. $ 2. $ 2. $ 2. $ 2. $ 1.2至$ 1.5B•洪水造成的生态系统服务损失：$ 0.76B•保险费增加：$ 0.46B•洪水造成的学校基础设施损失：$ 0.17B•洪水造成的保险农作物损失：0.08b
在澳大利亚高洪水风险郊区采取行动的当务之急
•此分析是在2030年在RCP 8.5方案下，从河流洪水到整个澳大利亚的住宅造成损害的风险。•它分析了超过14,739,901个单独的地址和14,995个郊区。•分析重点介绍到2030年被确定为高风险财产（HRP）的房屋 - 保险可能无法承受或完全撤回的房屋。•当通过郊区看趋势（与单个特性相反）时，仅包括1000或更高风险特性的郊区。一些以高层公寓为主的郊区也被排除在外。•红色地区郊区是郊区，其中50-80％的住宅物业有无法保险的高风险。随着适应性的投资，这些区域仍然可行。•黑色区域郊区是郊区，其中80％以上的住宅物业有无法保险的高风险。在这些区域中，必须考虑财产回购和社区搬迁。•重要的是要注意每个房屋都不同。这是一项一般分析，不考虑各个房屋的细节。担心房屋易受气候变化危害的房屋所有者应访问气候估值，在那里他们可以输入其财产独特的信息（建造年份，地面高处等等），以了解其风险。
附录 D - 洪水警报和洪水警告区域
亨纳姆的 Old Mead Road、昆顿的 North Hall Road、纽波特的 London Road、Station Road、High Street、Bridge End、Willow Vale、Bury Water Lane、Belmont Hill 和 Cambridge Road、温登斯安博的 Duck Street、利特尔伯里的 Mill Lane 和 Walden Road