Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

Гипотетическая количественная оценка уязвимости к наводнениям в притоке водохранилища с использованием трехмерных геоморфологических ковариантов, связанных с рельефом местности, стохастического итеративного количественного интерполятора и парадигмы модели пространственно-временной глобальной циркуляции

Тони Панау, Сэмюэл Алао и Бенджамин Якоб

Смерти от наводнений в Соединенных Штатах можно предотвратить с помощью правильных карт планирования и смягчения последствий. Это исследование является революционным, поскольку оно прогнозирует наиболее уязвимые к затоплению районы регионов с большей численностью населения, включая будущие прогнозы осадков, классификации почв, трехмерную (3-D) цифровую модель рельефа (ЦМР) и алгоритмический итерационный интерполяционный инструмент кригинга Географической информационной системы (ГИС) для определения оптимальных геолокаций, где должны происходить задержание или удержание ливневой канализации и улучшения. Во-первых, используя пространственные инструменты и глобальные модели циркуляции (GCM), осадки были нанесены на карту для определения областей с высокой уязвимостью для будущих потенциальных наводнений. Затем для участка образца в округе Хиллсборо, Флорида, была экономно построена надежная полувариограмма, геопространственные пояснительные местоположения осадков. Накладывая эти данные на трехмерные временные геоморфологические модели рельефа, связанные с рельефом местности, области с высоким риском затопления были геолоцированы с использованием геоспектровременных геопространственных методов. Для этого региона две трети осадков выпадают в летние месяцы; поэтому были проанализированы июнь, июль и август. Кроме того, сосредоточение внимания только на одном месяце, например, августе, не будет учитывать предшествующие экогеогидрологические условия, которые влияют на объем стока и наводнения. Были рассмотрены такие характеристики почвы, как капиллярность, проницаемость и дренажная пористость, поскольку некоторые почвы обладают высокой водоудерживающей способностью и плохой инфильтрационной способностью, что увеличивает наводнения. Наконец, было изучено извлечение прогнозируемого коэффициента уклона из трехмерных моделей, чтобы определить, можно ли помочь извлечь геолокации, где преобладает стоячая вода во время сезона дождей.