亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

An urban DEM reconstruction method based on multisource data fusion for urban pluvial flooding simulation

多雨的 洪水(心理学) 大洪水 地形 数字高程模型 环境科学 仰角(弹道) 台风 克里金 气象学 水文学(农业) 地质学 遥感 计算机科学 岩土工程 地理 地图学 工程类 机器学习 结构工程 考古 海洋学 心理治疗师 心理学
作者
Haocheng Huang,Weihong Liao,Xiaohui Lei,Chao Wang,Zhipeng Cai,Hao Wang
出处
期刊:Journal of Hydrology [Elsevier]
卷期号:617: 128825-128825 被引量:25
标识
DOI:10.1016/j.jhydrol.2022.128825
摘要

A digital elevation model (DEM) is crucial for hydraulic/hydrodynamic simulation of urban pluvial flooding. To reduce the simulation error caused by the low resolution and poor vertical accuracy of DEM data, a novel urban terrain reconstruction method is proposed based on multisource data fusion (MDF). A 1D-2D coupled pluvial flood model under the typhoon rainfall scenario is built to verify the superiority of the proposed method. The results show that the systematic elevation error of terrain is reduced with MDF-kriging and MDF-IDW, and the performances of simulations are improved by 5% and 23% in terms of peak water-level error compared to using conventional kriging and IDW methods, and by 0.13m and 0.11m in terms of manhole water level accuracy compared to using raw DEM. Moreover, the temporospatial patterns of the flooding simulation results are more rational with the scattered flooding eliminated, and the proportion of flood area with ground elevation lower than 8 m increased from 37.9% to 92.34% and 89.33%, respectively. This method is proven to be a notably effective and low-cost DEM reconstruction method for improving the accuracy of urban pluvial flooding simulation.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
8秒前
13秒前
汉堡包应助inRe采纳,获得10
17秒前
lxfthu发布了新的文献求助10
18秒前
Lucas应助超帅的口红采纳,获得10
20秒前
翎儿响叮当完成签到 ,获得积分10
22秒前
matrixu完成签到,获得积分10
39秒前
50秒前
猪大大完成签到,获得积分10
51秒前
52秒前
Ujjel75发布了新的文献求助10
53秒前
勤恳曲奇发布了新的文献求助10
1分钟前
Hua完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
脑洞疼应助x123采纳,获得10
1分钟前
小蛙关注了科研通微信公众号
1分钟前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Jhon完成签到 ,获得积分10
1分钟前
在水一方应助彩色的凌旋采纳,获得10
1分钟前
Azhar完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
nini发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
x123发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
Haroro发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
inRe发布了新的文献求助10
1分钟前
小蛙发布了新的文献求助10
1分钟前
nini完成签到,获得积分20
1分钟前
lianlian完成签到,获得积分10
1分钟前
FashionBoy应助nini采纳,获得10
2分钟前
小马甲应助nini采纳,获得10
2分钟前
叶子发布了新的文献求助30
2分钟前
kmy完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
善学以致用应助李亚宁采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
zz完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Research for Social Workers 1000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 600
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Psychology and Work Today 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5893323
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6682220
关于积分的说明 15724400
捐赠科研通 5014989
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2701097
邀请新用户注册赠送积分活动 1646853
关于科研通互助平台的介绍 1597460