Current approaches to design stormwater infrastructure typically assume a stationary rainfall distribution and neglect many uncertainties. These assumptions are inconsistent with observations that suggest intensifying extreme precipitation events and the uncertainties surrounding projections of the coupled natural-human systems. Here we show that assuming climate stationarity and neglecting deep uncertainties can drastically underestimate flood risks and lead to poor infrastructure design choices. We find that climate uncertainty dominates the socioeconomic and engineering uncertainties that impact the hydraulic reliability in stormwater drainage systems. We quantify the upfront costs needed to achieve higher hydraulic reliability and robustness against the deep uncertainties surrounding projections of rainfall, surface runoff characteristics, and infrastructure lifetime. Depending on the location, we find that adding safety factors of 1.4 to 1.7 to the standard stormwater pipe design guidance produces robust performance to the considered deep uncertainties.


翻译:目前设计暴雨基础设施的方法通常假定降雨量分布固定,忽视许多不确定因素。这些假设与表明极端降水事件加剧以及自然-人类系统相结合的预测的不确定因素不一致。我们在这里表明,假设气候的不稳性和忽视深刻的不确定因素,可能大大低估洪水风险,导致基础设施设计选择不善。我们发现,气候不确定性支配着影响暴雨排水系统水力可靠性的社会经济和工程不确定性。我们量化了实现更高的水力可靠性和稳健性所需的前期成本,以应对降雨预测、地表径流特点和基础设施寿命的深刻不确定因素。我们发现,根据地点的不同,标准暴雨管道设计指南增加1.4至1.7的安全因素,对深层不确定因素产生强有力的效果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
老铁,邀请你来免费学习人工智能!!!
量化投资与机器学习
4+阅读 · 2017年11月14日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
1+阅读 · 2021年4月1日
Arxiv
1+阅读 · 2021年3月31日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月30日
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月31日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
老铁,邀请你来免费学习人工智能!!!
量化投资与机器学习
4+阅读 · 2017年11月14日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员