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Une approche de modélisation couplée réseau de neurones artificiels-hydrodynamique pour évaluer les impacts des inondations sur le changement climatique dans le bassin versant de l’est de Rapti, au Népal


Cet article vise à établir une relation pluie-débit ; estimer la profondeur et l’étendue des inondations selon des scénarios de changement climatique ; évaluer les impacts sur la socio-économie ; et identifier et évaluer les stratégies d’adaptation dans le bassin versant East Rapti (ERW) du Népal. Les restes explosifs de guerre ont été le site d’inondations dévastatrices, mais des mesures efficaces d’atténuation et d’adaptation font défaut. L’étude utilise un réseau de neurones artificiels (ANN) pour générer des débits de pointe qui ont ensuite été entrés dans un modèle hydraulique pour simuler l’inondation. Les modèles RR et hydrauliques calibrés et validés ont été alimentés avec le climat futur projeté dérivé de plusieurs modèles climatiques régionaux pour évaluer les changements dans les inondations.

L’étude révèle que le débit de pointe dépasse probablement 10 500 mètres cubes par seconde à la sortie des restes explosifs de guerre dans le scénario d’inondation future extrême avec une inondation correspondante de 80 km² et jusqu’à une profondeur de 11 m balayant plus de 1 000 maisons et 19 km². . de terres agricoles dans les zones critiques. La construction d’un remblai de 17 km de long dans les zones critiques le long de la rive droite de la rivière East Rapti pourrait réduire la propagation des crues de 35 %, en protégeant 78 % des maisons et en économisant 51 % de terres agricoles par rapport aux scénarios sans remblai.

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