Indice de vulnérabilité aux inondations (IVI)

Indice de vulnérabilité aux inondations (IVI) Cette carte nationale des zones vulnérables ou sujettes aux inondations est basée sur des modèles d’inondations historiques prédits par un modèle ensembliste d’apprentissage automatique. L’utilisation recommandée est à l’échelle nationale, provinciale ou régionale et la carte peut servir de guide pour déterminer les zones devant faire l’objet d’une enquête plus approfondie. Le jeu de données Indice de vulnérabilité aux inondations, bien que traité et disponible à une taille de cellule de 30 m, n’est pas recommandé pour une utilisation au niveau du pixel ou de la rue, étant donné l’incertitude du processus de modélisation et la variabilité des résultats, comme indiqué dans https://www.mdpi.com/2673-4931/25/1/18 (anglais seulement). Pour plus de détails sur les méthodes, les tests, les modèles et les jeux de données utilisés pour générer cette couche de données, veuillez consulter https://geoscan.nrcan.gc.ca/starweb/geoscan/servlet.starweb?path=geoscan/fullf.web&search1=R=329493 2023-07-14 Ressources naturelles Canada heather.mcgrath@NRCan-RNCan.gc.ca FormatNature et environnementSciences et technologieZone inondable; vulnérabilité aux inondations; identification des risques; priorité aux inondationsSciences de la terreGestion de l'eauEau de surfaceInondationHydrologie Accessing the Impact of Meteorological Variables on Machine Learning Flood Susceptibility MappingPDF https://geoscan.nrcan.gc.ca/starweb/geoscan/servlet.starweb?path=geoscan/fulle.web&search1=R=329493 Prévision et classification de la vulnérabilité aux inondations à travers le CanadaPDF https://doi.org/10.3390/ECWS-7-14235 La vulnérabilité aux inondationsWCS https://datacube.services.geo.ca/ows/flood-susceptibility?SERVICE=WCS&REQUEST=GetCapabilities&AcceptVersions=1.1.0,1.0.0 Classe de susceptibilité aux inondationsTIFF https://datacube-prod-data-public.s3.ca-central-1.amazonaws.com/store/water/flood-susceptibility/FS-national-2015-class.tif Indice de susceptibilité aux inondationsTIFF https://datacube-prod-data-public.s3.ca-central-1.amazonaws.com/store/water/flood-susceptibility/FS-national-2015-index.tif Accessing the Impact of Meteorological Variables on Machine Learning Flood Susceptibility MappingPDF https://geoscan.nrcan.gc.ca/starweb/geoscan/servlet.starweb?path=geoscan/fullf.web&search1=R=329493 La vulnérabilité aux inondationsWMS https://datacube.services.geo.ca/web/flood-susceptibility.xml?request=GetCapabilities&service=WMS&version=1.3.0&layers=FS-national-2015-index&legend_format=image%2Fpng&feature_info_type=text%2Fxml La vulnérabilité aux inondationsWMS https://datacube.services.geo.ca/web/flood-susceptibility.xml?request=GetCapabilities&service=WMS&version=1.3.0&layers=FS-national-2015-index&legend_format=image%2Fpng&feature_info_type=text%2Fxml Visualisateur de la vulnérabilité aux inondationsHTML https://datacube.services.geo.ca/en/viewer/flood/susceptibility/index.html Visualisateur de la vulnérabilité aux inondationsHTML https://datacube.services.geo.ca/fr/viewer/flood/susceptibility/index.html Vulnérabilité aux inondations au Canada (Carte récit)HTML https://maps.canada.ca/stories/storymap-en.html?lang=en&appid=4eecf9733afb4f8d95dfd39a49a06d5a&appidalt=667e92840b8c4cf98d98f83a902f57e1 Vulnérabilité aux inondations au Canada (Carte récit)HTML https://cartes.canada.ca/stories/storymap-fr.html?lang=fr&appid=667e92840b8c4cf98d98f83a902f57e1&appidalt=4eecf9733afb4f8d95dfd39a49a06d5a

Cette carte nationale des zones vulnérables ou sujettes aux inondations est basée sur des modèles d’inondations historiques prédits par un modèle ensembliste d’apprentissage automatique.

L’utilisation recommandée est à l’échelle nationale, provinciale ou régionale et la carte peut servir de guide pour déterminer les zones devant faire l’objet d’une enquête plus approfondie. Le jeu de données Indice de vulnérabilité aux inondations, bien que traité et disponible à une taille de cellule de 30 m, n’est pas recommandé pour une utilisation au niveau du pixel ou de la rue, étant donné l’incertitude du processus de modélisation et la variabilité des résultats, comme indiqué dans https://www.mdpi.com/2673-4931/25/1/18 (anglais seulement).

Pour plus de détails sur les méthodes, les tests, les modèles et les jeux de données utilisés pour générer cette couche de données, veuillez consulter https://geoscan.nrcan.gc.ca/starweb/geoscan/servlet.starweb?path=geoscan/fullf.web&search1=R=329493

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