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Rainfall-runoff modeling of flash floods in the absence of rainfall forecasts: the case of “Cévenol flash floods”

Mohamed Toukourou 1 Anne Johannet 1 Gérard Dreyfus 2 Pierre-Alain Ayral 3 
2 SIGMA - Laboratoire Signaux, Modèles et Apprentissage Statistique
ESPCI Paris - Ecole Superieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de Paris, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR7084
Abstract : “Cévenol flash floods” are famous in the field of hydrology, because they are archetypical of flash floods that occur in populated areas, thereby causing heavy damages and casualties. As a consequence, their prediction has become a stimulating challenge to designers of mathematical models, whether physics based or machine learning based. Because current, state-of-the-art hydrological models have difficulty performing forecasts in the absence of rainfall previsions, new approaches are necessary. In the present paper, we show that an appropriate model selection methodology, applied to neural network models, provides reliable two-hour ahead flood forecasts.
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Article dans une revue
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https://hal.mines-ales.fr/hal-02915460
Contributeur : Administrateur IMT - Mines Alès Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : vendredi 10 décembre 2021 - 13:52:46
Dernière modification le : jeudi 16 décembre 2021 - 16:21:19
Archivage à long terme le : : vendredi 11 mars 2022 - 19:11:27

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Citation

Mohamed Toukourou, Anne Johannet, Gérard Dreyfus, Pierre-Alain Ayral. Rainfall-runoff modeling of flash floods in the absence of rainfall forecasts: the case of “Cévenol flash floods”. Applied Intelligence, 2011, 35 (2), pp.178-189. ⟨10.1007/s10489-010-0210-y⟩. ⟨hal-02915460⟩

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