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热带或温带气旋：是什么导致了美国东南大西洋沿岸的复合洪水灾害、影响和风险？
海湾。第 2 部分：评估气候变化驱动的沿海灾害和社会经济影响的工具。J Mar Sci Eng 6(3)。https://doi.org/10.3390/jmse6030076 Erikson LH、Herdman L、Flahnerty C、Engelstad A、Pusuluri P、Barnard PL、Storlazzi CD、Beck M、Reguero B、Parker K (2022) 在预计的 CMIP6 风和海冰场的影响下，使用全球尺度数值波浪模型模拟的海浪时间序列数据：美国地质调查局数据发布。 https://doi.org/10.5066/P9KR0RFM Esch T、Heldens W、Hirner A、Keil M、Marconcini M、Roth A、Zeidler J、Dech S、Strano E（2017 年）在从太空绘制人类住区地图方面取得新突破——全球城市足迹。ISPRS J Photogramm Remote Sens 134：30–42。 https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.10.012 Florczyk AJ、Corbane C、Ehrlich D、Freire S、Kemper T、Maffenini L、Melchiorri M、Pesaresi M、Politis P、Schiavina M、Sabo F、Zanchetta L（2019）GHSL 数据包 2019。在：欧盟出版物办公室，卷 JRC117104，7 月期。https://doi.org/10.2760/290498 Giardino A、Nederhoff K、Vousdoukas M（2018）小岛屿沿海灾害风险评估：评估气候变化和减灾措施对埃贝耶（马绍尔群岛）的影响。 Reg Environ Change 18(8):2237–2248。https://doi.org/10.1007/s10113-018-1353-3 Gonzalez VM、Nadal-Caraballo NC、Melby JA、Cialone MA（2019 年）概率风暴潮模型中不确定性的量化：文献综述。ERDC/CHL SR-19–1。密西西比州维克斯堡：美国陆军工程兵研究与发展中心。https://doi.org/10.21079/11681/32295 Gori A、Lin N、Xi D（2020 年）热带气旋复合洪水灾害评估：从调查驱动因素到量化极端水位。地球的未来 8(12)。 https://doi.org/10.1029/2020EF001660 Guo Y、Chang EKM、Xia X (2012) CMIP5 多模型集合投影全球变暖下的风暴轨道变化。J Geophys Res Atmos 117(D23)。https://doi.org/10.1029/2012JD018578 Guo H、John JG、Blanton C、McHugh C (2018) NOAA-GFDL GFDL-CM4 模型输出为 CMIP6 ScenarioMIP ssp585 准备。下载 20190906。地球系统网格联盟。 https://doi.org/10. 22033/ESGF/CMIP6.9268 Han Y, Zhang MZ, Xu Z, Guo W (2022) 评估 33 个 CMIP6 模型在模拟热带气旋大尺度环境场方面的表现。Clim Dyn 58(5–6):1683–1698。https://doi.org/ 10.1007/s00382-021-05986-4 Hauer ME (2019) 按年龄、性别和种族划分的美国各县人口预测，以控制共同的社会经济路径。科学数据 6:1–15。 https://doi.org/10.1038/sdata.2019.5 Hersbach H、Bell B、Berrisford P、Hirahara S、Horányi A、Muñoz-Sabater J、Nicolas J、Peubey C、Radu R、Schepers D、Simmons A、Soci C、Abdalla S、Abellan X、Balsamo G、Bechtold P、Biavati G、Bidlot J, Bonavita M 等人 (2020) ERA5 全局再分析。 QJR Meteorol 协会。 https://doi.org/10.1002/qj. 3803 Homer C，Dewitz J，Jin S，Xian G、Costello C、Danielson P、Gass L、Funk M、Wickham J、Stehman S、Auch R、Riitters K (2020) 来自 2016 年国家土地覆盖数据库的 2001-2016 年美国本土土地覆盖变化模式。ISPRS J Photogramm Remote Sens 162（二月）：184-199。https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.02.019 Huang W、Ye F、Zhang YJ、Park K、Du J、Moghimi S、Myers E、Péeri S、Calzada JR、Yu HC、Nunez K、Liu Z (2021) 飓风哈维期间加尔维斯顿湾周边极端洪灾的复合因素。海洋模型 158：101735。 https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2020.101735 Huizinga J、de Moel H、Szewczyk W (2017) 全球洪水深度-损害函数。在：联合研究中心 (JRC)。https://doi.org/10.2760/16510 跨机构绩效评估工作组 (IPET) (2006) 新奥尔良和路易斯安那州东南部飓风防护系统绩效评估跨机构绩效评估工作组第 VIII 卷最终报告草案——工程和运营风险与可靠性分析。Jyoteeshkumar Reddy P、Sriram D、Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。 Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ（2010）国际气候管理最佳轨迹档案（IBTrACS）。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。 J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ (2010) 气候管理国际最佳轨迹档案 (IBTrACS)。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。 https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015 年）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005 年）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ (2010) 气候管理国际最佳轨迹档案 (IBTrACS)。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。 https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015 年）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005 年）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.
在洪水预测和预测，挑战和方向上的机器学习应用在改变环境的角度
摘要：在过去的几十年中，洪水被确定为世界上最常见和分布的自然灾害之一。洪水的负面影响可能会大大减少。除了大规模的时空数据以及对物联网数据的更多关注之外，全球数字数据的数量正在增加。人工智能在分析和制定相应的减轻洪水计划，洪水预测或预测中起着至关重要的作用。机器学习（ML）模型最近由于数据从数据中的自学能力而没有包含任何复杂的物理过程而受到了很多关注。本研究对洪水预测，预测和分类任务中使用的ML方法进行了全面综述，并作为未来挑战的指南。讨论了将这些技术应用于洪水预测的重要性和挑战。最后，提出了洪水分析中ML模型的建议和未来方向。
将洪水事件的社会叙事整合到基于文本网络分析的决策支持框架中，以减少非洲气候变化的脆弱性
在许多非洲国家，由于缺乏可访问和可用的信息，例如局部洪水图，对气候变化的反应妨碍了。使当前的灾难风险管理系统更加复杂，通常无法说明社会脆弱性和环境风险的特定上下文驱动因素，这对于增强对洪水影响的社会弹性至关重要。本文捕捉了赞比亚卢萨卡的基于社区的洪水风险叙事。使用未来对非洲城市和土地（Fractal）群体的富有弹性的网络，自然和社会科学的跨学科方法来支持洪水弹性的决策，作为卢萨卡城市洪水弹性的参与性气候信息蒸馏（Fractal-Plus-Plus）项目。使用全球降雨和GIS数据集创建了本地洪水淹没图，然后在与本地利益相关者的两个交互式“学习实验室”中进行了分析。历史观察和生活经验从学习实验室提炼为三种基于社区的洪水风险的社会叙事。使用自然语言处理（NLP）和文本网络分析（TNA），使用卢萨卡利益相关者的见解来校准洪水图。叙事信息的洪水地图通过讨论社会对洪水和气候变化的脆弱性来增强利益相关者参与的动态切入点，突出了未来的挑战和弹性计划的机会。输出策略召集利益相关者在可持续的环境中讨论这些主题的价值，以应对气候弹性的跨学科挑战，为更好地利用可用资源的基准提供了基准，并能够快速评估弹性建设的需求和措施。
请求LPRCA洪水水文研究的建议...
lprca的管辖权在伯威尔港（Port Burwell）和东部延伸到伊利湖（Lake Erie）海岸的Sweets Corner，并将北部延伸到布兰特（Brant）和牛津县。流域占地2,782平方公里，有大约102,000人的故乡。分水岭包括七个子水和水道组：Big Otter Creek，South Otter/Clear Creek，Big Creek，Dedrick/Young/Hay Creek，Lynn River/Black Creek，Nanticoke Creek，Nanticoke Creek和Sandusk/Stoney Creek。流域的特征是分水岭北部的平原和冰rain，西南和中部的诺福克沙平原以及东部地区的霍尔迪曼德·克莱平原。大多数洪水是由降雪事件发生的冬季/春雨引起的，尽管其他几个月中只发生了高流量事件。
Stuart Highway，Glendambo洪水补救工作
为了安全地进行这些作品，将对现有的交通状况发生变化。速度和车道限制在整个区域的工作期间。在工作时间之外，速度限制将保持到位，直到所有工程（包括线路标记）在2025年6月下旬完成。
使用在线媒体和卫星数据对基于人工智能的洪水事件进行理解和量化
由于气候变化，自然灾害的频率和强度显著上升。仅洪水事件就占全球自然灾害的 39%。在这种类型的自然灾害中，紧急响应者必须尽可能多地了解灾难的严重程度、受影响的地区以及处于危险中的人员的情况和位置。为了提取这些信息，我们考虑了两个信息来源：在线新闻文章和卫星光谱图像。由于互联网的快速访问，在线新闻几乎实时包含有关自然灾害的信息，而卫星光谱图像可以提供洪水蔓延的信息。利用这两个信息源，我们提出了理解和量化洪水事件的方法：
UKHSA科学：确保健康与繁荣2024评论 2025候选包 政府对动物灵敏委员会的回应 空气热泵 - 文献评论 关于处理恐怖主义内容和/或CSEA内容的通知年度报告 运输部年度报告和帐户部 传达洪水和沿海侵蚀的气候变化信息 启用自然资本方法指导 什么是有效吸引并将人们留在研发职业中的东西 b'' - 贸易处理的利益效益 - 可再生热动力 - 国内影响评估 公司内部年度报告和帐户 第5章：电力 第6章：可再生能源 关于拟议的CCUS运输和存储监管投资模型支持计划的报告 学校教师的评论机构 - 第三十四报告-2024 JSP 939：建模与仿真的国防政策（M＆S），... 通过恢复实践支持的区域（公顷） 关于拟议的CCUS可调度电力协议业务模型计划的报告 DVSA商业计划，2024年至2025年 碳还原合同时间表和指导 大型生物质生成器的过渡支持机制：咨询 - 政府回应 生成ai b'' b''
ukhsa是美国专家卫生安全局，为英国提供了准备，预防和应对健康安全危害的永久地位能力，并在健康保护方面有系统领导地位。UKHSA还是公共部门研究机构（PSRE），是政府科学能力的一部分。科学基础UKHSA的运营和政策功能。通过实施我们的科学战略，我们将在2023年至2026年战略计划中提出的战略目标，以挽救生命并保护生计。我们通过研究和发展直接为政府的增长任务做出了贡献，并通过支持和实现生命科学行业伙伴的工作，并通过维持健康的人群并减轻NHS和社会护理的负担间接地为政府的成长任务做出了贡献。
经过验证的概率方法来估计洪水直接...
摘要。本研究介绍了在欧盟 H2020 欧洲沿海洪水预警系统 (ECFAS) 项目中开发的用于评估沿海洪水影响的方法，用于评估洪水对欧洲沿海人口、建筑物和道路的直接影响。该方法整合了基于对象的评估和概率评估，为损害评估提供不确定性估计。该方法经历了一个用户驱动的共同评估过程。它已应用于欧洲各地的 16 个测试案例，并根据三个主要参考案例中报告的影响数据进行了验证：2010 年法国拉福特苏梅尔的 Xynthia、2013 年英国诺福克的 Xaver 和 2018 年西班牙加的斯的 Emma。还与基于网格的损害评估方法进行了比较。研究结果表明，与传统的基于网格的方法相比，EC-FAS 影响方法为受影响人口提供了有价值的估计，为建筑物和道路提供了可靠的损害评估，并且准确性更高。该方法还为预防和准备活动提供了信息，并有助于进一步评估风险情景和对灾害风险减少战略进行成本效益分析。该方法是一种适用于大规模沿海洪水影响评估的工具，为沿海洪水预报提供了更高的准确性和可操作性。它代表了欧洲洪水意识系统 (EFAS) 用于河流洪水预警的现有欧洲规模影响方法的潜在进步。基于对象和基于模型的集成
如何导航项目范围和分阶段的项目类型，用于建筑弹性基础设施和社区以及洪水缓解援助
如果提交给国家竞赛的合格项目范围范围范围的联邦份额是可用的资金（最多占全国竞争的10％），则无需评分，因为所有合格的项目范围范围都可以选择。如果要求用于提交给国家竞争的合格项目范围的子申请的资金高于可用的竞争项目范围界限资金（即超额订购），则将使用NOFO中所述的现有程序评估标准对项目范围的子应用进行评分。技术和定性评估标准计划支持材料可以在下面的资源部分中找到。