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    • SAUF : exclut les références qui contiennent le terme fourni. Par exemple, SAUF a.
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  • Vous pouvez préciser que certains termes sont plus importants que d’autres (avec l’accent circonflexe). Par exemple, a^2 b c^0.5 indique que a est deux fois plus important que b dans le calcul de pertinence des résultats, tandis que c est de moitié moins important. Ce type de facteur peut être appliqué à un groupement logique, par exemple (a b)^3 c.
  • La recherche par mots-clés est insensible à la casse et les accents et la ponctuation sont ignorés.
  • Les terminaisons des mots sont amputées pour la plupart des champs, tels le titre, le résumé et les notes. L’amputation des terminaisons vous évite d’avoir à prévoir toutes les formes possibles d’un mot dans vos recherches. Ainsi, les termes municipal, municipale et municipaux, par exemple, donneront tous le même résultat. L’amputation des terminaisons n’est pas appliquée au texte des champs de noms, tels auteurs/contributeurs, éditeur, publication.

Explorer

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  • Les catégories peuvent servir à affiner votre recherche. Cochez une catégorie pour l’ajouter à vos critères de recherche. Les résultats seront alors restreints aux références qui sont associées à cette catégorie.
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  • Les nombres affichés à côté des catégories indiquent combien de références sont associées à chaque catégorie considérant les résultats de recherche courants. Ces nombres varieront en fonction de vos critères de recherche, de manière à toujours décrire le jeu de résultats courant. De même, des catégories et des facettes entières pourront disparaître lorsque les résultats de recherche ne contiennent aucune référence leur étant associées.
  • Une icône de flèche () apparaissant à côté d’une catégorie indique que des sous-catégories sont disponibles. Vous pouvez appuyer sur l’icône pour faire afficher la liste de ces catégories plus spécifiques. Par la suite, vous pouvez appuyer à nouveau pour masquer la liste. L’action d’afficher ou de masquer les sous-catégories ne modifie pas vos critères de recherche; ceci vous permet de rapidement explorer l’arborescence des catégories, si désiré.

Résultats

Cette section présente les résultats de recherche. Si aucun critère de recherche n’a été fourni, elle montre toute la bibliographie (jusqu’à 20 références par page).

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  • Le tri par Pertinence n’est disponible qu’après avoir soumis des mots-clés par le biais de la section Rechercher.
  • Les catégories sélectionnées dans la section Explorer n’ont aucun effet sur le tri par pertinence. Elles ne font que filtrer la liste des résultats.
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Résultats 668 ressources

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Résumés
  • Cutter, S. L., Emrich, C. T., Morath, D. P., & Dunning, C. M. (2013). Integrating social vulnerability into federal flood risk management planning. Journal of Flood Risk Management, 6(4). https://doi.org/10.1111/jfr3.12018

    Abstract While flood risk management planning in the U nited S tates has focused on flood control structures designed to protect the economic value of property, it has consistently undervalued other social impacts associated with flooding. The US A rmy C orps of E ngineers ( USACE ) recently initiated research aimed at understanding how to incorporate social characteristics into the measures currently utilised in flood control project evaluation and consideration. This paper proposes a methodology for incorporating a known measure of social vulnerability, the S ocial V ulnerability I ndex ( SoVI ), into USACE civil works planning. Using the USACE S outh A tlantic D ivision as the study area, this paper evaluates eight different variations of the social vulnerability metric and their potential deployment in USACE projects. Each formulation is compared with the original‐computed SoVI as a means to test its spatial and statistical sensitivity, including an assessment of each variant's robustness, reducibility, scalability, and transferability. Results indicate that while it is possible to create simplified, yet robust, versions of SoVI for individual places, such ‘lite’ metrics tend to fall short in areas of scalability and transferability in relation to the original SoVI formulation.

    Consulter sur onlinelibrary.wiley.com
  • Chakraborty, L., Rus, H., Henstra, D., Thistlethwaite, J., Minano, A., & Scott, D. (2022). Exploring spatial heterogeneity and environmental injustices in exposure to flood hazards using geographically weighted regression. Environmental Research, 210, 112982. https://doi.org/10.1016/j.envres.2022.112982
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Barzegar, R., Razzagh, S., Quilty, J., Adamowski, J., Kheyrollah Pour, H., & Booij, M. J. (2021). Improving GALDIT-based groundwater vulnerability predictive mapping using coupled resampling algorithms and machine learning models. Journal of Hydrology, 598. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126370
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Catto, J. L., & Dowdy, A. (2021). Understanding compound hazards from a weather system perspective. Weather and Climate Extremes, 32. https://doi.org/10.1016/j.wace.2021.100313
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Barzegar, R., Asghari Moghaddam, A., Norallahi, S., Inam, A., Adamowski, J., Alizadeh, M. R., & Bou Nassar, J. (2020). Modification of the DRASTIC Framework for Mapping Groundwater Vulnerability Zones. Groundwater, 58(3), 441–452. https://doi.org/10.1111/gwat.12919

    Abstract The DRASTIC technique is commonly used to assess groundwater vulnerability. The main disadvantage of the DRASTIC method is the difficulty associated with identifying appropriate ratings and weight assignments for each parameter. To mitigate this issue, ratings and weights can be approximated using different methods appropriate to the conditions of the study area. In this study, different linear (i.e., Wilcoxon test and statistical approaches) and nonlinear (Genetic algorithm [GA]) modifications for calibration of the DRASTIC framework using nitrate (NO 3 ) concentrations were compared through the preparation of groundwater vulnerability maps of the Meshqin‐Shahr plain, Iran. Twenty‐two groundwater samples were collected from wells in the study area, and their respective NO 3 concentrations were used to modify the ratings and weights of the DRASTIC parameters. The areas found to have the highest vulnerability were in the eastern, central, and western regions of the plain. Results showed that the modified DRASTIC frameworks performed well, compared to the unmodified DRASTIC. When measured NO 3 concentrations were correlated with the vulnerability indices produced by each method, the unmodified DRASTIC method performed most poorly, and the Wilcoxon–GA–DRASTIC method proved optimal. Compared to the unmodified DRASTIC method with an R 2 of 0.22, the Wilcoxon–GA–DRASTIC obtained a maximum R 2 value of 0.78. Modification of DRASTIC parameter ratings was found to be more efficient than the modification of the weights in establishing an accurately calibrated DRASTIC framework. However, modification of parameter ratings and weights together increased the R 2 value to the highest degree. , Article impact statement : The results showed that both linear and nonlinear methods are useful in modifying the ratings and weights of the DRASTIC method for assessing the groundwater vulnerability.

    Consulter sur ngwa.onlinelibrary.wiley.com
  • Chakraborty, L., Rus, H., Henstra, D., Thistlethwaite, J., & Scott, D. (2020). A place-based socioeconomic status index: Measuring social vulnerability to flood hazards in the context of environmental justice. International Journal of Disaster Risk Reduction, 43, 101394. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101394
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Albano, R., Mancusi, L., Adamowski, J., Cantisani, A., & Sole, A. (2019). A GIS Tool for Mapping Dam-Break Flood Hazards in Italy. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(6), 250. https://doi.org/10.3390/ijgi8060250

    Mapping the delineation of areas that are flooded due to water control infrastructure failure is a critical issue. Practical difficulties often present challenges to the accurate and effective analysis of dam-break hazard areas. Such studies are expensive, lengthy, and require large volumes of incoming data and refined technical skills. The creation of cost-efficient geospatial tools provides rapid and inexpensive estimates of instantaneous dam-break (due to structural failure) flooded areas that complement, but do not replace, the results of hydrodynamic simulations. The current study implements a Geographic Information System (GIS) based method that can provide useful information regarding the delineation of dam-break flood-prone areas in both data-scarce environments and transboundary regions, in the absence of detailed studies. Moreover, the proposed tool enables, without advanced technical skills, the analysis of a wide number of case studies that support the prioritization of interventions, or, in emergency situations, the simulation of numerous initial hypotheses (e.g., the modification of initial water level/volume in the case of limited dam functionality), without incurring high computational time. The proposed model is based on the commonly available data for masonry dams, i.e., dam geometry (e.g., reservoir capacity, dam height, and crest length), and a Digital Elevation Model. The model allows for rapid and cost-effective dam-break hazard mapping by evaluating three components: (i) the dam-failure discharge hydrograph, (ii) the propagation of the flood, and (iii) the delineation of flood-prone areas. The tool exhibited high accuracy and reliability in the identification of hypothetical dam-break flood-prone areas when compared to the results of traditional hydrodynamic approaches, as applied to a dam in Basilicata (Southern Italy). In particular, the over- and under-estimation rates of the proposed tool, for the San Giuliano dam, Basilicata, were evaluated by comparing its outputs with flood inundation maps that were obtained by two traditional methods whil using a one-dimensional and a two-dimensional propagation model, resulting in a specificity value of roughly 90%. These results confirm that most parts of the flood map were correctly classified as flooded by the proposed GIS model. A sensitivity value of over 75% confirms that several zones were also correctly identified as non-flooded. Moreover, the overall effectiveness and reliability of the proposed model were evaluated, for the Gleno Dam (located in the Central Italian Alps), by comparing the results of literature studies concerning the application of monodimensional numerical models and the extent of the flooded area reconstructed by the available historical information, obtaining an accuracy of around 94%. Finally, the computational efficiency of the proposed tool was tested on a demonstrative application of 250 Italian arch and gravity dams. The results, when carried out using a PC, Pentium Intel Core i5 Processor CPU 3.2 GHz, 8 GB RAM, required about 73 min, showing the potential of such a tool applied to dam-break flood mapping for a large number of dams.

    Consulter sur www.mdpi.com
  • Cardona, O.-D., Van Aalst, M. K., Birkmann, J., Fordham, M., McGregor, G., Perez, R., Pulwarty, R. S., Schipper, E. L. F., Sinh, B. T., Décamps, H., Keim, M., Davis, I., Ebi, K. L., Lavell, A., Mechler, R., Murray, V., Pelling, M., Pohl, J., Smith, A.-O., & Thomalla, F. (2012). Determinants of Risk: Exposure and Vulnerability. In C. B. Field, V. Barros, T. F. Stocker, & Q. Dahe (Eds.), Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation (1st ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139177245.005
    Consulter sur www.cambridge.org
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