XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemflood
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。
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：
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
1-x} {\ rm sr} _x {\ rm cufeo} _5 $ liaed perovskites
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
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。
运输部年度报告和帐户部
对英格兰和威尔士对洪水和其他极端天气事件的个人和社区的反应的兴趣具有悠久的学术和实践历史。关于如何应对洪水影响地区社区所面临的挑战，例如地方议会的紧急计划以及环境局，自然资源威尔士自然资源和其他风险管理当局所面临的挑战。许多工作集中在沟通紧急情况下的风险，并为人们提供实用的行动，以便在发生洪水或其他事件时采取行动。然而，随着气候变化，洪水的发生频率更高，强度更高，沿海侵蚀将产生更大的影响。因此，为未来计划变得越来越重要。因此，越来越多的研究和实践计划考虑了如何在气候变化的背景下与洪水和沿海侵蚀相关的长期未来风险如何传达给公众成员，以提高认识，共同的理解和支持适当的行动（Mersling及其他人，2015年）。
利用英格兰的生物多样性净收益立法来扩大城市洪水风险管理
bng是创建创新解决方案的关键机会，以增强城市生态系统和抵御洪水的韧性，并产生更广泛的共同利益。尽管在城市环境中存在自然恢复的障碍，但可以克服这些障碍。（专栏2.1描述了赫尔市议会如何应对这一挑战。）本报告旨在提示利益相关者考虑可以从此类案例研究中学到的课程，以及如何在自己的环境和环境中应用基础解决方案。实际上也将依靠确定BNG资金可以资助的措施，其可用性与整体FRM项目需求的一致性以及克服与将BNG资金引入FRM项目相关的协调障碍。将需要提高和提高到提供这些新要求的团队，无论他们专注于BNG，绿色基础设施，计划或其他相关角色。
