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Original title:
Data-driven modeling of areas prone to heavy rain-induced floods
Translated title:
Datengestützte Modellierung von Gebieten, die anfällig für starkregeninduzierte Hochwasser sind
Author:
Kaiser, Maria Heidi Erika
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt
Advisor:
Disse, Markus (Prof. Dr.)
Referee:
Disse, Markus (Prof. Dr.); Günnemann, Stephan (Prof. Dr); Bronstert, Axel (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Keywords:
Flash flood; Pluvial flood; Data-driven model; Database; Data collection; Documentation scheme; Machine Learning
Translated keywords:
Sturzflut; Pluviales Hochwasser; Datengetriebenes Modell; Datenbank; Datensammlung; Dokumentationsschema; Maschinelles Lernen
TUM classification:
BAU 650; UMW 300; BAU 651
Abstract:
Identifying areas at risk from flooding due to heavy rain is a current challenge. In this dissertation, a data-driven approach is presented that identifies endangered areas based on historical events and area and catchment characteristics. The developed approach covers all necessary steps from event dataset generation through data management and event analysis to model setup and model evaluation.
Translated abstract:
Die Identifizierung von Gebieten, die durch Hochwasser infolge von Starkregen gefährdet sind, stellt eine aktuelle Herausforderung dar. In dieser Dissertation wird ein datengetriebener Lösungsansatz präsentiert, der auf Grundlage von historischen Ereignissen und Gebiets- und Einzugsgebietseigenschaften gefährdete Gebiete identifiziert. Das entwickelte Verfahren umfasst alle notwendigen Schritte von der Erstellung des Ereignisdatensatzes, dem Datenmanagement und der Ereignisanalyse bis hin zum Mo...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1600892
Date of submission:
31.03.2021
Oral examination:
02.08.2021
File size:
14328435 bytes
Pages:
216
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210802-1600892-1-7
Last change:
25.08.2021
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