当前位置: X-MOL 学术J. Hydrol. › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Compound flooding from lake seiche and river flow in a freshwater coastal river
Journal of Hydrology ( IF 5.9 ) Pub Date : 2021-09-21 , DOI: 10.1016/j.jhydrol.2021.126969
Angshuman M. Saharia 1 , Zhenduo Zhu 1 , Joseph F. Atkinson 1
Affiliation  

Compound impacts on water level caused by seiche and high flow in freshwater coastal rivers can result in extreme flood risks. A seiche is an oscillation in the lake caused by strong wind or rapid change of atmospheric pressure. Seiching and high flow can be statistically dependent, therefore a copula-based joint distribution is used to investigate their compound effects on flooding in a freshwater coastal river. A hydrodynamic model is used to predict inundation areas for developing flood probability maps. This two-fold approach allows the development of a joint probability-based flood map resulting from seiche and high flow. The methodology is applied to the Buffalo River (Buffalo, New York), draining into Lake Erie, which is subject to significant seiching. Results show that seiches can have an impact on flooding and the compounding effects of seiche and high flow can increase the inundation area. The study also shows that the present Federal Emergency Management Agency (FEMA) 100-year flood scenario for the study site is equivalent to compound 100-year high flow and 10-year seiche, and the 100-year high flow and corresponding most probable water level (slightly larger than the long-term average lake level) is approximately 7 times more likely to occur than the FEMA scenario. The analysis framework can provide insight into the compounding effects of seiche and high flow on inundation, and on the probability of occurrence of such events for overall flood engineering in a freshwater coastal river.



中文翻译:

淡水沿岸河流中的塞切湖与河流的复合洪水

沿海淡水河流的洪水和高流量对水位造成的复合影响可能导致极端的洪水风险。地震是由强风或大气压力的快速变化引起的湖中振荡。Seiching 和高流量可能是统计相关的,因此基于 copula 的联合分布用于研究它们对淡水沿海河流洪水的复合影响。水动力模型用于预测淹没区域以开发洪水概率图。这种双重方法允许开发由seiche和高流量产生的基于联合概率的洪水图。该方法应用于布法罗河(纽约州布法罗),流入伊利湖,该湖受到严重的侵蚀。结果表明,积水会对洪水产生影响,积水和大流量的复合效应会增加淹没面积。该研究还表明,目前联邦紧急事务管理局 (FEMA) 研究地点的 100 年洪水情景相当于复合 100 年高流量和 10 年洪水,以及 100 年高流量和相应的最可能的水水位(略高于长期平均湖泊水位)发生的可能性大约是 FEMA 情景的 7 倍。该分析框架可以深入了解洪水和高流量对淹没的复合影响,以及淡水沿海河流中整体洪水工程发生此类事件的可能性。该研究还表明,目前联邦紧急事务管理局 (FEMA) 研究地点的 100 年洪水情景相当于复合 100 年高流量和 10 年洪水,以及 100 年高流量和相应的最可能的水水位(略高于长期平均湖泊水位)发生的可能性大约是 FEMA 情景的 7 倍。该分析框架可以深入了解洪水和高流量对淹没的复合影响,以及淡水沿海河流中整体洪水工程发生此类事件的可能性。该研究还表明,目前联邦紧急事务管理局 (FEMA) 研究地点的 100 年洪水情景相当于复合 100 年高流量和 10 年洪水,以及 100 年高流量和相应的最可能的水水位(略高于长期平均湖泊水位)发生的可能性大约是 FEMA 情景的 7 倍。该分析框架可以深入了解洪水和高流量对淹没的复合影响,以及淡水沿海河流中整体洪水工程发生此类事件的可能性。100 年的高流量和相应的最可能水位(略高于长期平均湖泊水位)发生的可能性大约是 FEMA 情景的 7 倍。该分析框架可以深入了解洪水和高流量对淹没的复合影响,以及淡水沿海河流中整体洪水工程发生此类事件的可能性。100 年的高流量和相应的最可能水位(略高于长期平均湖泊水位)发生的可能性大约是 FEMA 情景的 7 倍。该分析框架可以深入了解洪水和高流量对淹没的复合影响,以及淡水沿海河流中整体洪水工程发生此类事件的可能性。

更新日期:2021-09-27
down
wechat
bug