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西孟加拉邦洪水灾害地图集
西孟加拉邦每年都易遭受洪水和飓风等重大自然灾害，造成财产、基础设施和农业损失。识别洪水易发区和相关风险对于规划和执行特定区域的减灾措施至关重要。卫星遥感有助于绘制洪水淹没地图和划定洪水危险区。在灾害管理支持计划 (DMSP) 下，印度空间研究组织国家遥感中心 (NRSC) 二十多年来一直利用卫星数据为该国重大洪水和飓风事件生成近乎实时的洪水淹没地图。同时，这些地图会分发给内政部、国家灾害管理部门和各邦灾害管理部门。印度空间研究组织国家遥感中心一直为西孟加拉邦灾害管理和民防部门提供支持，提供基于空间的投入并建立地理空间数据库来支持其灾害管理活动。西孟加拉邦洪水灾害地图集是利用 21 年（2000 年至 2020 年）的卫星观测数据与国家灾害管理局 (NDMA) 联合编制的。地面验证由西孟加拉邦灾害管理和民防部进行。我赞扬 NRSC、ISRO、西孟加拉邦灾害管理和民防部、西孟加拉邦政府和 NDMA 的项目团队为该邦带来了这份信息丰富的洪水灾害地图集。我相信地图集中提供的信息将有助于防洪、洪水风险评估，以及规划和实施长期缓解措施，以尽量减少西孟加拉邦洪水和飓风灾害造成的损失。日期：2021 年 11 月 15 日
供应商宪章指南：负责的采购和调试
威斯敏斯特城市环境中洪水的主要来源是地表水洪水，当大雨压倒排水系统（导致地表水径流）时发生。强烈的降雨也可以超载威斯敏斯特的下水道系统，从而导致下水道溢出和局部洪水。现有的防洪墙（如路堤墙和泰晤士河屏障）减轻了河流洪水的风险，尽管这些洪水将来需要升级。
太平洋的城市洪水风险管理：
作者：Stephen Yeo，Simone Esler，Felix Taaffe，Denis Jordy和Michael Bonte-Grapentin，我们感谢许多人花时间帮助我们了解每个国家 /地区的洪水风险管理实践和需求的人。其中包括A. Tuifagalele，M。Reddy，N。Khan和V. Vereivalu（斐济）； F. Nelson，F。Reupena，F。Yandall-Alama，I。Punivalu，M。Iakopo，S。Sesega和S. Tiatia（Samoa）； A. McNeil（所罗门群岛）；以及P. Korisa和J. Timothy（Vanuatu）。我们还感谢Litea Biukoto（太平洋社区），史蒂夫·克拉克（Steve Clark）（水技术），道格·拉姆齐（Doug Ramsay）（国家水与大气研究所）和凯伦·卢米斯（Karen Lummis）（澳大利亚外交和贸易部）。最后，我们感谢以下世界银行集团人员在本报告的准备过程中提供反馈和同行评审：Abhas Jha，Zuzana Stanton-Engdes，Xiaokai Li，Toshihiro Sonoda，Dzung Huy Nguyen，Joop Stoutjesdijk，Loren Atkins，Loren Atkins，Loren Atkins和Brenden Jongman和Brenden Jongman。设计：约翰娜·莫拉（Johanna Mora）。封面图像：所罗门星
2023 PSO气候变化责任报告
与Sumas First Nation合作，环境与气候变化部策略的工作是与解决IS的影响特别相关的一次性努力。在此项目中，团队一直在收集可以改善未来砾石清除环境可持续性的数据。Sumas第一民族还将完成一项鱼类监测研究，该研究旨在了解Sumas-Chilliwack河中成年鲑鱼的上游死亡率。
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摘要。对于一系列应用，例如现在施放或处理大型降雨集合以进行不确定性分析，快速的城市植物浮动模型是必需的。 数据驱动的模型可以帮助克服传统流量模拟模型的漫长计算时间，而最先进的模型已显示出有希望的准确性。 然而，由于城市流量映射所需的细分解决方案，数据驱动的城市浮游模型的普遍性对于看不见的降雨和明显不同的地形，仍然限制了他们的应用。 这些模型通常采用基于补丁的框架来克服多个瓶颈，例如数据可用性，计算和磁性约束。 但是，这种方法不包含围绕小图像贴片的地形的上下文信息（通常为256m×256m）。 我们提出了一个新的深度学习模型，该模型维持了局部斑块的高分辨率构成，并结合了更大的环形区域，以增加模型的视觉范围，以增强数据驱动的UR-ban Pluvial pluvial流量模型的普遍性。 我们以1 m的空间分辨率在苏黎世市（瑞士）培训并测试了该模型，在5分钟的时间分辨率下进行了1小时的降雨事件。 我们证明，我们的模型可以忠实地代表各种降雨事件的浮游深度，高峰降雨强度范围为42.5至161.4 mmh -1。 然后，我们在不同的城市环境中，即卢塞恩（瑞士）和新加坡，在不同的城市环境中提出了模型的地形概括。快速的城市植物浮动模型是必需的。数据驱动的模型可以帮助克服传统流量模拟模型的漫长计算时间，而最先进的模型已显示出有希望的准确性。然而，由于城市流量映射所需的细分解决方案，数据驱动的城市浮游模型的普遍性对于看不见的降雨和明显不同的地形，仍然限制了他们的应用。这些模型通常采用基于补丁的框架来克服多个瓶颈，例如数据可用性，计算和磁性约束。但是，这种方法不包含围绕小图像贴片的地形的上下文信息（通常为256m×256m）。我们提出了一个新的深度学习模型，该模型维持了局部斑块的高分辨率构成，并结合了更大的环形区域，以增加模型的视觉范围，以增强数据驱动的UR-ban Pluvial pluvial流量模型的普遍性。我们以1 m的空间分辨率在苏黎世市（瑞士）培训并测试了该模型，在5分钟的时间分辨率下进行了1小时的降雨事件。我们证明，我们的模型可以忠实地代表各种降雨事件的浮游深度，高峰降雨强度范围为42.5至161.4 mmh -1。然后，我们在不同的城市环境中，即卢塞恩（瑞士）和新加坡，在不同的城市环境中提出了模型的地形概括。该模型准确地识别了水积累的位置，与其他深度
霍舍姆战略洪水风险评估
在第1级SFRA中使用：如第2.1节所述，与2017年Adur Eastern分支模型相比，2017年Adur气候变化建模的范围更大。该模型还涵盖了阿杜河的西部分支。为了保持一致性，这些输出已在1级SFRA中向前进行，并已用于绘制阿伦河上游流域内未来的河流风险。但是，应该指出的是，阿伦河上的亨菲尔德（Henfield）的下游是2022年Adur潮间带模型的结果。此模型代表最新的气候变化津贴，但更准确地代表了河流的这段时间，因为它是更新的模型。这些结果尚未在Henfield的上游地区使用，因为已经采用了一种保守的方法，因此使用了更大尺寸的气候变化量。这包括2017年Adur气候变化模型的输出。此外，2022年的Adur潮间带模型不包括Adur河东部和西部分支的完全代表。
减少洪水风险的基于自然的解决方案
摘要：本报告对沿海地区的洪水风险减少提供了对基于自然的解决方案（NB）的全面审查。通过评估NBS的有效性，成本和合作，该报告确定了现有研究的关键差距，特别是在丹麦沿海生态系统的背景下。文献综述，包括100多篇学术论文，显示缺乏评估NBS长期性能和经济可行性的标准化框架。在报告中，建议整体研究议程，该议程将生态，经济和社会维度整合在一起，以支持NBS在沿海保护策略中的决策。调查结果强调了对成本效益分析，估值和基于场景的建模的进一步研究的需求，以增强NBS在应对沿海洪水风险时的理解和应用。
国家洪水保险计划情况说明书
我的社区是否参与国家洪水保险计划？ 我住在哪个洪水区？我的房产的洪水风险是多少？ 我的房产必须购买洪水保险吗？贷方会要求购买吗？ 我是否有资格获得优先风险保单？ 我的社区是否参与国家洪水保险计划的社区评级系统 (CRS)？如果是，我的房屋是否有资格获得 CRS 评级折扣？ 哪些内容会被承保，哪些不会被承保？ 联邦政府会支持我的洪水保险政策吗？ 我的建筑物和财物应获得多少承保？ 我如何降低洪水保险费用？ 是否有额外费用或代理费？ 我的保单会提供重置成本价值还是实际现金价值——两者之间有什么区别？ 如果有洪水索赔，我应该给谁打电话？ 我如何支付保费？ 我如何续保？
水库防洪（世界经验）2.2
密西西比河流域面积 3,224,600 平方公里，横跨美国 31 个州和加拿大 2 个省。该流域也是毁灭性的洪水灾害的源头，1927 年和 1993 年的洪水造成了巨大的经济和社会损失。据 2002 年美国陆军工程兵团称，自 19 世纪初以来，密西西比河就由水坝和其他河流工程结构控制和管理（引自 Alexander et al., 2012）。密西西比州有数千座单一用途和多用途水坝，位于河流和支流的上游。然而，主流的中下游并没有筑坝。密西西比州有六座主要主流水坝（主干水库系统），例如佩克堡、加里森、奥阿希、大本德、兰德尔堡和加文斯角。密西西比水库库容划分如图 2.2 所示，每个水库的顶部区域均保留，以满足防洪要求。