2017 年和2019 年淹沒該省人口最稠密地區(qū)部分地區(qū)的大范圍洪水暴露了魁北克防洪制度的重大漏洞。數(shù)千人流離失所，遭受了數(shù)億美元的損失，這些災(zāi)難促使人們對老化的系統(tǒng)進行緊急再投資。
由 Concordia 研究人員領(lǐng)導(dǎo)的一篇新論文概述了先進的技術(shù)和最近可用的數(shù)據(jù)如何幫助這項工作。
這篇文章發(fā)表在《水文過程》雜志上。在其中，主要作者兼研究助理Guénolé Choné和地理、規(guī)劃與環(huán)境系教授Pascale Biron提出了一種基于 LiDAR 數(shù)據(jù)創(chuàng)建流域尺度洪水模型的新方法。他們的合著者包括魁北克大學(xué)的 Thomas Buffin-Bélanger、Concordia 研究助理 Iulia Mazgareanu、布里斯托爾大學(xué)的 Jeff Neal 和英國洪水測繪公司 Fathom 的 Christopher Sampson，后者是該領(lǐng)域的早期先驅(qū)大尺度洪水測繪。
LiDAR- 光探測和測距 - 是一種地圖系統(tǒng)，它使用安裝在飛機上的脈沖激光器來測量地球表面的范圍。它收集的數(shù)據(jù)可用于呈現(xiàn)當(dāng)?shù)氐匦蔚臉O其精確的表示，這對自然資源行業(yè)、地理學(xué)家和其他研究人員(包括公共安全部門和保險公司)非常有價值。在這種情況下，魁北克森林、野生動物和公園部為魁北克大型林業(yè)產(chǎn)業(yè)收集了數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)可在Forêt ouverte網(wǎng)站上公開獲得。
計算的風(fēng)險
大多數(shù)洪水災(zāi)害區(qū)域的大規(guī)模繪圖依賴于衛(wèi)星數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)提供了大約 30 米的網(wǎng)格分辨率模型。LiDAR 提供一米網(wǎng)格分辨率。在這個級別，它可以提供精確到 15 到 20 厘米的海拔讀數(shù)。
雖然 LiDAR 無法穿透地表水，但它可以提供帶有日期和時間戳的精確水面讀數(shù)。在他們的模型中，研究人員將這些信息與環(huán)境和應(yīng)對氣候變化部提供的河流流量數(shù)據(jù)結(jié)合起來，計算出河床的深度，即測深法。
了解河流的承載能力可以讓公共安全官員有足夠的時間在水文模型預(yù)測可能導(dǎo)致洪水的情況時采取行動并向當(dāng)?shù)鼐用癜l(fā)出警告。研究人員說，這個系統(tǒng)既適用于加蒂諾河或喬迪埃河等大河，也適用于寬度約 10 米的小河。僅魁北克南部就有大約 25,000 公里的河流。Biron 將該模型比作一個目錄，官員們在考慮在特定情況下預(yù)測可能發(fā)生的洪水水位范圍時可以參考該目錄。
該項目是Projet INFO-Crue 的一部分，這是魁北克政府的一項計劃，旨在更新 50 個主要流域的洪水地圖，在最近的一系列洪水之后成為當(dāng)務(wù)之急。
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