Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
Тема выпускной квалификационной работы: «Моделирование рисков возникновения наводнений (на примере республики шри-ланка)». Работа посвящена моделированию рисков возникновения наводнений на примере республики Шри-Ланка, в том числе с применением теория экстремальных статистик с помощью используя изменения годового максимального уровня воды на трех гидрометрических станциях в Келани Ганге Нагалагам, Ханвелла и Гленкорс. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Моделирование математических моделей для оценки опасности возникновения наводнений. 2. Моделирование математических моделей для оценки промежутков времени между наводнениями. 3. Определить оценку риска поднятия уровня воды в течение периода 𝑇 более заданного ℎ и построить функции распределения промежутков времени между ЧС. Работа выполнялась с помощью министерством по борьбе со стихийными бедствиями Шри Ланки. Была проанализирована предоставленные статистических данных изменения годового максимального уровня воды р. Келани Ганга. Адаптирована теория экстремальных статистик для решения задач обеспечения безопасности от наводнений от весенних паводков. В результате предложен метод оценки опасности наводнения на основе предельного распределения экстремальных значений типа I, позволяюший получать оценки риска превышения высоты воды при весенних паводках порогового уровня в течение промежутка прогнозирования, который был апробирован на данных мониторинга для территории р. Келани Ганга на трех гидрометрических станциях Нагалагам, Ханвелла и Гленкорс. Полученные оценки опасности наводнения важно использовать при решении задачи зонирования береговой территории, так как один из критериев, который необходимо учитывать при выборе оптимального участка.
The subject of the graduate qualification work is “Flood risk modeling (using the example of the Republic of Sri Lanka)”. The work is devoted to modeling flood risks for the example of the Republic of Sri Lanka. The extreme statistics theory has been used to compute mathematical models by analyzing the changes of the annual maximum water level at three hydrometric stations in Kelani Ganga Nagalagam, Hanwella and Glencourse. The research set the following goals: 1. Develop mathematical models for flood risk assessment. 2. Develop mathematical models to estimate of time intervals between flood events. 3. Calculate the risk of the water level exceeding the threshold level and calculate and plot time intervals between flood events of each gauging station at particular critical water level. The extreme statistics theory has been adapted to solve problems of ensuring flood safety from spring floods. Information sources include the Ministry of Disaster Management, Irrigation department and Department of Metrology. Current approaches to risk assessment function development were improved by using the extreme value theory. The most suitable model from the extreme value theory was defined by the behavior of the probabilistic density function. These results can be used to develop hazard maps for the relevant areas as one of the criteria that must be taken into consideration when choosing the optimal site for construction. The main advantage of having these hazard maps is that people with less technical knowledge can easily understand the flood vulnerability of that area and contribute to minimizing flood damages.
Document access rights
Network | User group | Action | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
![]() ![]() ![]() |
||||
External organizations N2 | All |
![]() |
||||
External organizations N1 | All | |||||
Internet | Authorized users SPbPU |
![]() ![]() ![]() |
||||
Internet | Authorized users (not from SPbPU, N2) |
![]() |
||||
Internet | Authorized users (not from SPbPU, N1) | |||||
![]() |
Internet | Anonymous |
Usage statistics
|
Access count: 18
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |