Efficient probabilistic prediction of tsunami inundation considering random tsunami sources and the failure probability of seawalls
Efficient probabilistic prediction of tsunami inundation considering random tsunami sources and the failure probability of seawalls
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考虑随机海啸源和海堤失效概率的海啸淹没有效概率预测
DOI：
10.1007/s00477-023-02379-3
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发表时间：
2023
影响因子：
4.2
通讯作者：
Yamanaka Ryoichi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Fukutani Yo;Yasuda Tomohiro;Yamanaka Ryoichi
概率海啸淹没评估通常需要考虑各种不确定性的淹没模拟，因此，计算成本非常高。近年来，已经进行了积极的研究，以减少计算成本。在这项研究中，随机海啸源的数量减少到原来的数量的20%，通过适当的正交分解（POD）的海啸淹没深度分布从随机海啸源。此外，海堤的破坏程度进行了随机评估，其影响被纳入海啸淹没灾害的评估模型，因为这一因素有显着影响的海啸淹没深度评估的陆地地区。虽然在过去的海啸源的滑动分布的随机性已被广泛研究，同时建模海堤的破坏程度的想法是本研究的一个新的特点。最后，海啸淹没分布图开发，以代表不同的淹没深度的发生概率为未来50年和10年，通过使用一些海啸淹没分布，考虑到海啸源的随机性和海堤的故障概率。
Probabilistic tsunami inundation assessment ordinarily requires many inundation simulations that consider various uncertainties; thus, the computational cost is very high. In recent years, active research has been conducted to reduce the computational cost. In this study, the number of random tsunami sources was reduced to 20% of the original number by applying proper orthogonal decomposition (POD) to tsunami inundation depth distributions obtained from random tsunami sources. Additionally, the failure degree of seawalls was stochastically assessed, and its impact was incorporated into the evaluation model for tsunami inundation hazards because this factor has a significant impact on the tsunami inundation depth assessment for land areas. Although the randomness of the slip distribution in tsunami sources has been studied extensively in the past, the idea of simultaneously modelling the failure degree of seawalls is a novel feature of this study. Finally, tsunami inundation distribution maps were developed to represent the probability of occurrence of different inundation depths for the next 50 years and 10 years by using a number of tsunami inundation distributions that consider the randomness of the tsunami sources and the failure probability of the seawalls.
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影响因子：
3.2
作者：
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通讯作者：
I. Sraj;K. Mandli;O. Knio;C. Dawson;I. Hoteit
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--
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--
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--
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Gopinathan D