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圣保罗区应对夏季洪水第 4-5 页
来自顶部的评论：来自 Eric Swenson 上校的消息 圣保罗区应对夏季洪水 副区法律顾问荣获美国陆军工程兵团国家奖 区生物学家荣获美国陆军工程兵团国家奖 亨德里克森入选圣保罗区名人堂 圣保罗区继续支持萨克拉门托区项目 Hauck 出任新任工程和建筑主管，优先考虑人才 合作与伙伴关系推进潜在生命安全解决方案 密西西比河谷分部领导层访问圣保罗区 美国陆军工程兵团与明尼苏达大学合作开展生态系统研究 区就 5 号线搬迁举行高调公开听证会 区内各地 表彰本月最佳员工：MVP 中的 MVP 区庆祝员工：夏季颁奖典礼 新闻与笔记 区参与献血活动 服务年限奖
海平面上升导致沿海洪灾对整个经济造成的影响
摘要 本文通过多模型评估了海平面上升造成的沿海洪灾对宏观经济的影响，以及两个温室气体 ( GHG ) 浓度目标，即代表性浓度路径 ( RCP ) 2.6 和 RCP4.5，以及随后的温度升高的适应措施对整个经济的影响。我们将我们的分析（重点关注全球层面以及个别 G20 国家）与相应的 RCP 缓解措施相结合，以了解缓解、适应和海平面上升之间的相互作用对宏观经济的影响。我们的全球研究结果表明，到本世纪中叶，两种气候情景之间的宏观经济影响差异很小，但到本世纪末会大幅增加。此外，直到 2050 年，直接经济影响可以通过生产过程中的替代效应和国际贸易效应部分吸收。然而，到 2100 年，我们发现这种动态不再成立，整个经济的影响甚至大于直接影响。在某些地区和某些情景下，减缓措施对整体经济的干扰可能会导致违反直觉的结果，即 RCP26 下的 GDP 损失高于 RCP45，尽管后者情景下的直接沿海损失更高。在 G20 中，我们的结果表明，中国、印度和加拿大将遭受最大的宏观经济影响，与各自的直接气候影响一致，这两个前两大经济体在具有成本效益的全球气候行动中承担了最大的减缓努力。对不同社会经济假设的敏感性分析强调了气候适应性发展作为减缓和适应努力的重要补充的作用。
人工智能支持的公民科学监测加利福尼亚州纽波特海滩的高潮洪水
监测高潮洪水 (HTF) 具有挑战性，因为 HTF 通常传播广泛，并根据自然过程和基础设施形成局部积水。固定监测系统和卫星成像有一定的局限性。迄今为止，公民科学被认为是监测 HTF 最有前途的手段，它为社区提供了广泛而持续的覆盖，并提供了洪水事件的实时第一手见证。在这里，我们提出了一个灵活的人工智能 (AI) 支持的 HTF 监测公民科学平台。通过标准摄影测量算法和称为单标图的计算机视觉技术来识别洪水范围，并使用参考对象来估计水深。本文采用单标图法建立照片与相应数字高程模型 (DEM) 数据之间的关联，将洪水范围和水深映射到 DEM 地图上，以最大限度地减少数据不确定性，提高数据的可信度、分辨率和整体价值。
风险奖金都铎式Suciu-建模沿海洪水的未来风险
慕尼黑估计表明，在2013 - 2022年期间，自然灾害的全球损失为数万亿美元，其近似值达到2.25万亿美元。在此损失中，大约只有三分之一（35.2％）的损失保险为7935亿美元。 同样，英国政府在《国家风险注册》 2023年版（英国内阁办公室，2023年）中的估计，受气候变化影响的极端天气事件的发生在5点范围内，有1个发生的可能性为3-4，并且可能导致数百万到数十亿英镑的经济成本和价值100秒的致命性和100秒的致命性。 这些数字指出，最近的极端天气事件的影响表明缺乏为各个发展层面各国的气候变异性准备的准备（Suciu＆Gunn，2023年）。在此损失中，大约只有三分之一（35.2％）的损失保险为7935亿美元。同样，英国政府在《国家风险注册》 2023年版（英国内阁办公室，2023年）中的估计，受气候变化影响的极端天气事件的发生在5点范围内，有1个发生的可能性为3-4，并且可能导致数百万到数十亿英镑的经济成本和价值100秒的致命性和100秒的致命性。这些数字指出，最近的极端天气事件的影响表明缺乏为各个发展层面各国的气候变异性准备的准备（Suciu＆Gunn，2023年）。
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
使用CMIP6型号预测欧洲复合洪水的驱动因素
摘要当不同的洪水驱动器共发生时，它们会导致复合洪水。尽管复合洪水有潜在的影响，但很少有研究预测洪水驱动因素的联合可能性可能会发生变化。此外，现有的预测可能不是很健壮，因为它们仅基于5至6个气候模型模拟。在这里，我们使用耦合模型对比项目6（CMIP6）的大量模拟，以在中等和高排放场景下的欧洲潮汐量大暴风雨和降水量的关节概率进行项目变化，这是由数据量和高排放的情况下的。我们发现，西北地区的共同概率将增加，而欧洲西南部的大部分地区都会下降。在欧洲平均，到2080年，这些变化的绝对幅度为36％–49％，具体取决于情况。极端风暴潮和降水的关节概率的大规模变化与极端风速和降水的关节概率相似，但是在局部，差异可以超过变化本身。由于内部气候变异性和模型间差异，仅基于5至6个随机选择的CMIP6模型的模拟的预测概率高于10％，其概率基于多个区域的所有CMIP6模拟，尤其是在媒介中的所有区域中，尤其是在二十五世纪和更早的二十一世纪，与预测有差异。因此，我们的结果提供了比以前的预测更强大，更不确定的欧洲复合洪水的变化。
基于深度学习和计算机视觉的河流洪水检测系统
摘要尽管OOD每年造成数百万美元的经济和社会损失，但居住在发展中国家（例如巴西）的许多人由于其成本而无法访问Ood Alert System。为了解决这个问题，我们提出了一个廉价且强大的河流洪水检测系统，可以将其放在任何河流中，并在其床边处有一个地面。我们系统的新颖性是使用o的原始图像，无需预处理。因此，我们的方法可以使用城市环境中现有的监视摄像机进行部署。建议的系统通过使用深神经网络（DNNS）对河水刀片进行语义分割来测量河流水平。然后，它使用计算机视觉（CV）来估计水位。如果水位接近或高于危险阈值，则它会在没有人类干预的情况下自动发送警报。此外，我们的系统可以以3.32 cm的平均绝对误差（MAE）的平均绝对误差（MAE）成功测量河流的水位，这足以检测到何时何时过度OW。该系统也可靠地从不同的相机观点和照明条件来测量河流水位。我们展示了我们的方法的生存能力，并评估了原型的
在植物和拉通作物中反复洪水下甘蔗基因型的洪水耐受性
摘要：这项研究的目的是评估甘蔗基因型在植物和拉通甘蔗的反复洪水下的洪水耐受性。对照和重复的洪水条件。由于洪水泛滥，甘蔗身高增加并分配了折痕。洪水减少了甘蔗产量和商业甘蔗糖（CC）的产量，以及甘蔗汁中极化（POL），纯度和CC的百分比。甘蔗洪水的耐受性因基因型而异，KPS01-4-29和SP94-2-483具有最高的洪水耐受性指数，KK07-037，K95-84，KK07-599在洪水条件下的产量最高。此外，在洪水泛滥的条件下，在甘蔗中观察到屈服特征，拐杖身高和甘蔗数之间的关系（r = 0.45*至0.92 **）。由于我们的研究，可以选择耐洪水的甘蔗基因型。用于洪水耐受性的甘蔗基因型选择可能包括甘蔗高度和甘蔗数字作为间接特征。
气候变化对增加纽约市复合洪水风险的贡献
摘要：在变暖气候中，与热带气旋（TCS）和热带气旋（ETC）相关的沿海化合物激增和降雨驱动的洪水危害的努力有所增加。尽管取得了长足的进步，但是，获得了可行的细节，例如在空间和时间上变化的分布以及城市中洪水危害改变危险的近端原因仍然是一个持续的挑战。在这里，首次使用由降雨和风暴潮驱动的基于物理的流体动力洪水模型来估计复合洪水事件的幅度和频率。我们将其应用于纽约市的特定案例。我们发现，随着气候温暖，海平面上升（SLR）将比暴风雨气候的变化更加明显地增加TC和ETC复合洪水危害。我们还预测，到本世纪末，破坏性沙质的复合洪水的可能性将增加5倍。我们的结果对沿海社区的气候变化适应具有很大的影响。
使用LIDAR和监视摄像机的数据估算道路洪水的深度
摘要在这项研究中，我们从安装在车辆上的3D激光雷达和外部交通监视摄像头的图像中融合数据，以创建经常洪水泛滥的道路部分的3D表示。这项研究中的LIDAR的点云数据是从ODU校园附近Norfolk的W 49街的一条路段收集的。交通监视摄像头安装在同一地区的公共停车大楼上。LIDAR在车辆穿越该部分时会收集连续的点云框架。使用ICP注册方法将与外部摄像头监控的多个与各个道路相关的LIDAR框架首先合并为单位点云，代表路段的局部高分辨率数字高程模型（DEM）。然后，将结果的DEM投射到监视摄像头捕获的被淹没的道路的图像上。到此目的，采用了摄像机校准技术来估计转换参数。相机校准方法依赖于一个包含点及其相应像素的数据集中的目标图像。生成了点的虚拟网格和相应的像素以运行相机校准函数。提到的数据集是借助激光雷达的内部相机上的投射点云而生成的，从而使我们能够识别对象和Curbsides。还采用了观点几何原则来创建DEM。投影结果显示了用于摄像机校准的技术技术的成功性能。深度估计是在外部相机记录的洪水图像上使用投影的DEM模型进行的。