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Urban flooding threatens Indian cities and is made worse by rapid urbanization, climate change and poor infrastructure. Severe flooding occurred in cities such as Mumbai, Chennai and Ahmedabad. This has caused huge economic losses and displacement. This study addresses the limitations of traditional flood forecasting methods. It has to contend with the complex dynamics of urban flooding. We offer a deep learning approach which uses the network Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks to improve flood risk prediction. Our CNN-LSTM model combines spatial data (water table, topography) and temporal data (historical model) to classify flood risk as low or high. This method includes collecting data pre-processing (MinMaxScaler, LabelEncoder) Modeling, Training and Evaluation. The results demonstrate the accuracy of flood risk predictions and provide insights into flexible strategies for urban flood management. This research highlights the role of data-driven approaches in improving urban planning to reduce flood risk in high-risk areas. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2026.
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Les printemps 2017 et 2019 auront frappé l’imaginaire collectif en raison de l’ampleur des crues ayant touché de nombreuses rivières du Québec et des dommages qui leur sont associés. En 2019, près de 6700 résidences localisées dans 51 municipalités et distribuées dans presque toutes les principales régions du Québec ont été inondées, sans compter les nombreuses autres résidences qui se sont retrouvées isolées en raison de routes submergées et de glissements de terrain. Le bilan en 2017 était similaire, avec 5371 maisons inondées dans 261 municipalités et 4066 personnes évacuées. Les débits dans plusieurs rivières ont excédé les valeurs mesurées depuis que les stations de jaugeage ont été installées. À titre d’exemple, en 2019, le débit journalier dans la rivière Rouge à la hauteur du Barrage de la Chute-Bell, où Hydro-Québec a craint pour la stabilité de l’ouvrage, a atteint 975 m3/s, la plus forte valeur jamais enregistrée depuis 1964. Une analyse statistique révèle qu’un tel débit a une chance d’être dépassé en moyenne une fois tous les 175 ans. Il s’agit d’un événement exceptionnel. Pourtant, un autre événement extrême se produisait au même endroit en 1998, cette fois-ci avec un débit maximal journalier de 914 m3/s. Deux crues printanières majeures en 20 ans : est-ce la conséquence des changements climatiques ? Cet article propose une genèse des événements hydrologiques extrêmes, puis présente des projections climatiques aux horizons 2050 et 2080 pour différentes rivières au Sud et au Nord du fleuve Saint-Laurent. Puis, est exposée la démarche générale employée pour caractériser le régime hydrologique des bassins versants en climat futur.