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- Originaltitel:
- Data-driven modeling of areas prone to heavy rain-induced floods
- Übersetzter Titel:
- Datengestützte Modellierung von Gebieten, die anfällig für starkregeninduzierte Hochwasser sind
- Autor:
- Kaiser, Maria Heidi Erika
- Jahr:
- 2021
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt
- Betreuer:
- Disse, Markus (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Disse, Markus (Prof. Dr.); Günnemann, Stephan (Prof. Dr); Bronstert, Axel (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
- Stichworte:
- Flash flood; Pluvial flood; Data-driven model; Database; Data collection; Documentation scheme; Machine Learning
- Übersetzte Stichworte:
- Sturzflut; Pluviales Hochwasser; Datengetriebenes Modell; Datenbank; Datensammlung; Dokumentationsschema; Maschinelles Lernen
- TU-Systematik:
- BAU 650; UMW 300; BAU 651
- Kurzfassung:
- 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.
- Übersetzte Kurzfassung:
- 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
- Eingereicht am:
- 31.03.2021
- Mündliche Prüfung:
- 02.08.2021
- Dateigröße:
- 14328435 bytes
- Seiten:
- 216
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210802-1600892-1-7
- Letzte Änderung:
- 25.08.2021
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