Cambios

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "H Esqueda, SI Valdez, S Botello", 
2
  "author": "H Esqueda, SI Valdez, S Botello", 
            
3
  "author_email": null, 
3
  "author_email": null, 
            
4
  "creator_user_id": "a3da3ec9-3fd4-47a4-8d04-0a90b09614e0", 
4
  "creator_user_id": "a3da3ec9-3fd4-47a4-8d04-0a90b09614e0", 
            
5
  "extras": [
5
  "extras": [
            
6
    {
6
    {
            
7
      "key": "Publicaci\u00f3n", 
7
      "key": "Publicaci\u00f3n", 
            
8
      "value": "Conferencia"
8
      "value": "Conferencia"
            
9
    }, 
9
    }, 
            
10
    {
10
    {
            
11
      "key": "Tipo", 
11
      "key": "Tipo", 
            
12
      "value": "Publicaci\u00f3n"
12
      "value": "Publicaci\u00f3n"
            
13
    }
13
    }
            
14
  ], 
14
  ], 
            
15
  "groups": [
15
  "groups": [
            
16
    {
16
    {
            
17
      "description": "Este grupo integra las publicaciones 
17
      "description": "Este grupo integra las publicaciones 
            
18
acad\u00e9micas derivadas de los proyectos de investigaci\u00f3n del 
18
acad\u00e9micas derivadas de los proyectos de investigaci\u00f3n del 
            
19
Observatorio Metropolitano CentroGeo. Incluye art\u00edculos 
19
Observatorio Metropolitano CentroGeo. Incluye art\u00edculos 
            
20
presentados en congresos nacionales e internacionales, manuscritos en 
20
presentados en congresos nacionales e internacionales, manuscritos en 
            
21
formato preprint, cap\u00edtulos de libro y trabajos publicados en 
21
formato preprint, cap\u00edtulos de libro y trabajos publicados en 
            
22
revistas cient\u00edficas especializadas. Estos materiales reflejan la 
22
revistas cient\u00edficas especializadas. Estos materiales reflejan la 
            
23
labor de investigaci\u00f3n, desarrollo metodol\u00f3gico y 
23
labor de investigaci\u00f3n, desarrollo metodol\u00f3gico y 
            
24
an\u00e1lisis territorial del observatorio, contribuyendo al avance 
24
an\u00e1lisis territorial del observatorio, contribuyendo al avance 
            
25
del conocimiento en temas urbanos, metropolitanos y geoespaciales.", 
25
del conocimiento en temas urbanos, metropolitanos y geoespaciales.", 
            
26
      "display_name": "Publicaciones", 
26
      "display_name": "Publicaciones", 
            
27
      "id": "a15a6b77-ddf5-4594-acab-7e772938a5b0", 
27
      "id": "a15a6b77-ddf5-4594-acab-7e772938a5b0", 
            
28
      "image_display_url": "", 
28
      "image_display_url": "", 
            
29
      "name": "publicaciones", 
29
      "name": "publicaciones", 
            
30
      "title": "Publicaciones"
30
      "title": "Publicaciones"
            
31
    }
31
    }
            
32
  ], 
32
  ], 
            
33
  "id": "909955ff-f17e-42eb-a811-7a59f931c94e", 
33
  "id": "909955ff-f17e-42eb-a811-7a59f931c94e", 
            
34
  "isopen": false, 
34
  "isopen": false, 
            
35
  "license_id": null, 
35
  "license_id": null, 
            
36
  "license_title": null, 
36
  "license_title": null, 
            
37
  "maintainer": null, 
37
  "maintainer": null, 
            
38
  "maintainer_email": null, 
38
  "maintainer_email": null, 
            
39
  "metadata_created": "2025-10-11T01:23:10.893250", 
39
  "metadata_created": "2025-10-11T01:23:10.893250", 
            
n
40
  "metadata_modified": "2025-10-11T01:23:10.893258", 
n
40
  "metadata_modified": "2025-10-11T01:23:11.435349", 
            
41
  "name": 
41
  "name": 
            
42
or-flood-numerical-simulation-using-differential-evolut-dbbc8bd7a29c", 
42
or-flood-numerical-simulation-using-differential-evolut-dbbc8bd7a29c", 
            
43
  "notes": "A methodology to estimate parameters necessary to carry 
43
  "notes": "A methodology to estimate parameters necessary to carry 
            
44
out numerical simulations of flood phenomena is presented, that may be 
44
out numerical simulations of flood phenomena is presented, that may be 
            
45
useful for detecting flood-prone areas. Geospatial information 
45
useful for detecting flood-prone areas. Geospatial information 
            
46
contained in different databases is used as inputs, numerical 
46
contained in different databases is used as inputs, numerical 
            
47
simulation tools of hydrodynamic flooding phenomenon by solving the 
47
simulation tools of hydrodynamic flooding phenomenon by solving the 
            
48
shallow water equations, and stochastic optimization algorithms. The 
48
shallow water equations, and stochastic optimization algorithms. The 
            
49
objective is to find certain parameters of the simulation model that 
49
objective is to find certain parameters of the simulation model that 
            
50
have a high uncertainty degree through evolutionary algorithms, 
50
have a high uncertainty degree through evolutionary algorithms, 
            
51
comparing the simulations carried out with satellite images that 
51
comparing the simulations carried out with satellite images that 
            
52
monitor the behavior of rivers and streams in areas that may be 
52
monitor the behavior of rivers and streams in areas that may be 
            
53
susceptible to flooding. In this work, the Manning roughness 
53
susceptible to flooding. In this work, the Manning roughness 
            
54
coefficients were determined according to the soil usage identified in 
54
coefficients were determined according to the soil usage identified in 
            
55
a synthetic example, in order to evaluate the usefulness and viability 
55
a synthetic example, in order to evaluate the usefulness and viability 
            
56
of the methodology proposed.", 
56
of the methodology proposed.", 
            
n
57
  "num_resources": 0, 
n
57
  "num_resources": 1, 
            
58
  "num_tags": 13, 
58
  "num_tags": 13, 
            
59
  "organization": {
59
  "organization": {
            
60
    "approval_status": "approved", 
60
    "approval_status": "approved", 
            
61
    "created": "2022-05-19T00:10:30.480393", 
61
    "created": "2022-05-19T00:10:30.480393", 
            
62
    "description": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
62
    "description": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
            
63
    "id": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
63
    "id": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
            
64
    "image_url": 
64
    "image_url": 
            
65
"2022-05-19-001030.456616FullColor1280x1024LogoOnly.png", 
65
"2022-05-19-001030.456616FullColor1280x1024LogoOnly.png", 
            
66
    "is_organization": true, 
66
    "is_organization": true, 
            
67
    "name": "observatorio-metropolitano-centrogeo", 
67
    "name": "observatorio-metropolitano-centrogeo", 
            
68
    "state": "active", 
68
    "state": "active", 
            
69
    "title": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
69
    "title": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
            
70
    "type": "organization"
70
    "type": "organization"
            
71
  }, 
71
  }, 
            
72
  "owner_org": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
72
  "owner_org": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
            
73
  "private": false, 
73
  "private": false, 
            
74
  "relationships_as_object": [], 
74
  "relationships_as_object": [], 
            
75
  "relationships_as_subject": [], 
75
  "relationships_as_subject": [], 
            
t
76
  "resources": [], 
t
76
  "resources": [
            
77
    {
            
78
      "cache_last_updated": null, 
            
79
      "cache_url": null, 
            
80
      "created": "2025-10-11T01:23:11.477963", 
            
81
      "datastore_active": false, 
            
82
      "description": "A methodology to estimate parameters necessary 
            
83
to carry out numerical simulations of flood phenomena is presented, 
            
84
that may be useful for detecting flood-prone areas. Geospatial 
            
85
information contained in different databases is used as inputs, 
            
86
numerical simulation tools of hydrodynamic flooding phenomenon by 
            
87
solving the shallow water equations, and stochastic optimization 
            
88
algorithms. The objective is to find certain parameters of the 
            
89
simulation model that have a high uncertainty degree through 
            
90
evolutionary algorithms, comparing the simulations carried out with 
            
91
satellite images that monitor the behavior of rivers and streams in 
            
92
areas that may be susceptible to flooding. In this work, the Manning 
            
93
roughness coefficients were determined according to the soil usage 
            
94
identified in a synthetic example, in order to evaluate the usefulness 
            
95
and viability of the methodology proposed.", 
            
96
      "format": "HTML", 
            
97
      "hash": "", 
            
98
      "id": "494f614b-75ae-4bd5-80c0-77c4620fab2b", 
            
99
      "last_modified": null, 
            
100
      "metadata_modified": "2025-10-11T01:23:11.439983", 
            
101
      "mimetype": null, 
            
102
      "mimetype_inner": null, 
            
103
      "name": "Roughness Parameter Estimation for flood numerical 
            
104
simulation using Differential Evolution", 
            
105
      "package_id": "909955ff-f17e-42eb-a811-7a59f931c94e", 
            
106
      "position": 0, 
            
107
      "resource_type": null, 
            
108
      "size": null, 
            
109
      "state": "active", 
            
110
      "url": "https://doi.org/10.1109/enc56672.2022.9882946", 
            
111
      "url_type": null
            
112
    }
            
113
  ], 
            
77
  "state": "active", 
114
  "state": "active", 
            
78
  "tags": [
115
  "tags": [
            
79
    {
116
    {
            
80
      "display_name": "algorithm", 
117
      "display_name": "algorithm", 
            
81
      "id": "da224d7c-d794-48c8-8316-05d6b5fdc51c", 
118
      "id": "da224d7c-d794-48c8-8316-05d6b5fdc51c", 
            
82
      "name": "algorithm", 
119
      "name": "algorithm", 
            
83
      "state": "active", 
120
      "state": "active", 
            
84
      "vocabulary_id": null
121
      "vocabulary_id": null
            
85
    }, 
122
    }, 
            
86
    {
123
    {
            
87
      "display_name": "applied-mathematics", 
124
      "display_name": "applied-mathematics", 
            
88
      "id": "c01ae3d2-395d-4939-bdbe-020b9bc2091d", 
125
      "id": "c01ae3d2-395d-4939-bdbe-020b9bc2091d", 
            
89
      "name": "applied-mathematics", 
126
      "name": "applied-mathematics", 
            
90
      "state": "active", 
127
      "state": "active", 
            
91
      "vocabulary_id": null
128
      "vocabulary_id": null
            
92
    }, 
129
    }, 
            
93
    {
130
    {
            
94
      "display_name": "computer-science", 
131
      "display_name": "computer-science", 
            
95
      "id": "29cae056-cd7e-43f7-be5b-b25869a3fbf2", 
132
      "id": "29cae056-cd7e-43f7-be5b-b25869a3fbf2", 
            
96
      "name": "computer-science", 
133
      "name": "computer-science", 
            
97
      "state": "active", 
134
      "state": "active", 
            
98
      "vocabulary_id": null
135
      "vocabulary_id": null
            
99
    }, 
136
    }, 
            
100
    {
137
    {
            
101
      "display_name": "computer-simulation", 
138
      "display_name": "computer-simulation", 
            
102
      "id": "2d81e2e8-3d19-4bed-9358-c443aba9d329", 
139
      "id": "2d81e2e8-3d19-4bed-9358-c443aba9d329", 
            
103
      "name": "computer-simulation", 
140
      "name": "computer-simulation", 
            
104
      "state": "active", 
141
      "state": "active", 
            
105
      "vocabulary_id": null
142
      "vocabulary_id": null
            
106
    }, 
143
    }, 
            
107
    {
144
    {
            
108
      "display_name": "data-mining", 
145
      "display_name": "data-mining", 
            
109
      "id": "bc92b940-6ae7-4005-9885-39c0bf8e2aa7", 
146
      "id": "bc92b940-6ae7-4005-9885-39c0bf8e2aa7", 
            
110
      "name": "data-mining", 
147
      "name": "data-mining", 
            
111
      "state": "active", 
148
      "state": "active", 
            
112
      "vocabulary_id": null
149
      "vocabulary_id": null
            
113
    }, 
150
    }, 
            
114
    {
151
    {
            
115
      "display_name": "differential-evolution", 
152
      "display_name": "differential-evolution", 
            
116
      "id": "0daf7648-6f33-43d3-a1d0-bea11d864463", 
153
      "id": "0daf7648-6f33-43d3-a1d0-bea11d864463", 
            
117
      "name": "differential-evolution", 
154
      "name": "differential-evolution", 
            
118
      "state": "active", 
155
      "state": "active", 
            
119
      "vocabulary_id": null
156
      "vocabulary_id": null
            
120
    }, 
157
    }, 
            
121
    {
158
    {
            
122
      "display_name": "flood-myth", 
159
      "display_name": "flood-myth", 
            
123
      "id": "0a644150-70b0-4e2a-b28d-09dc905031fa", 
160
      "id": "0a644150-70b0-4e2a-b28d-09dc905031fa", 
            
124
      "name": "flood-myth", 
161
      "name": "flood-myth", 
            
125
      "state": "active", 
162
      "state": "active", 
            
126
      "vocabulary_id": null
163
      "vocabulary_id": null
            
127
    }, 
164
    }, 
            
128
    {
165
    {
            
129
      "display_name": "flooding-psychology", 
166
      "display_name": "flooding-psychology", 
            
130
      "id": "03183edf-5096-4537-b1f3-cd66f176aad7", 
167
      "id": "03183edf-5096-4537-b1f3-cd66f176aad7", 
            
131
      "name": "flooding-psychology", 
168
      "name": "flooding-psychology", 
            
132
      "state": "active", 
169
      "state": "active", 
            
133
      "vocabulary_id": null
170
      "vocabulary_id": null
            
134
    }, 
171
    }, 
            
135
    {
172
    {
            
136
      "display_name": "geospatial-analysis", 
173
      "display_name": "geospatial-analysis", 
            
137
      "id": "acd92b42-66d6-40aa-81b1-f0129fe5c6a9", 
174
      "id": "acd92b42-66d6-40aa-81b1-f0129fe5c6a9", 
            
138
      "name": "geospatial-analysis", 
175
      "name": "geospatial-analysis", 
            
139
      "state": "active", 
176
      "state": "active", 
            
140
      "vocabulary_id": null
177
      "vocabulary_id": null
            
141
    }, 
178
    }, 
            
142
    {
179
    {
            
143
      "display_name": "mathematical-optimization", 
180
      "display_name": "mathematical-optimization", 
            
144
      "id": "b33a86ee-df39-4619-8165-c8d73afbf5a4", 
181
      "id": "b33a86ee-df39-4619-8165-c8d73afbf5a4", 
            
145
      "name": "mathematical-optimization", 
182
      "name": "mathematical-optimization", 
            
146
      "state": "active", 
183
      "state": "active", 
            
147
      "vocabulary_id": null
184
      "vocabulary_id": null
            
148
    }, 
185
    }, 
            
149
    {
186
    {
            
150
      "display_name": "numerical-analysis", 
187
      "display_name": "numerical-analysis", 
            
151
      "id": "d7f2fb7e-128e-4263-9530-e22df53726bc", 
188
      "id": "d7f2fb7e-128e-4263-9530-e22df53726bc", 
            
152
      "name": "numerical-analysis", 
189
      "name": "numerical-analysis", 
            
153
      "state": "active", 
190
      "state": "active", 
            
154
      "vocabulary_id": null
191
      "vocabulary_id": null
            
155
    }, 
192
    }, 
            
156
    {
193
    {
            
157
      "display_name": "simulation-modeling", 
194
      "display_name": "simulation-modeling", 
            
158
      "id": "8ae08f95-034c-497f-b06b-1aa7dc011464", 
195
      "id": "8ae08f95-034c-497f-b06b-1aa7dc011464", 
            
159
      "name": "simulation-modeling", 
196
      "name": "simulation-modeling", 
            
160
      "state": "active", 
197
      "state": "active", 
            
161
      "vocabulary_id": null
198
      "vocabulary_id": null
            
162
    }, 
199
    }, 
            
163
    {
200
    {
            
164
      "display_name": "stochastic-simulation", 
201
      "display_name": "stochastic-simulation", 
            
165
      "id": "1041b077-4d28-4c5c-aa15-e7e034c8455a", 
202
      "id": "1041b077-4d28-4c5c-aa15-e7e034c8455a", 
            
166
      "name": "stochastic-simulation", 
203
      "name": "stochastic-simulation", 
            
167
      "state": "active", 
204
      "state": "active", 
            
168
      "vocabulary_id": null
205
      "vocabulary_id": null
            
169
    }
206
    }
            
170
  ], 
207
  ], 
            
171
  "title": "Roughness Parameter Estimation for flood numerical 
208
  "title": "Roughness Parameter Estimation for flood numerical 
            
172
simulation using Differential Evolution", 
209
simulation using Differential Evolution", 
            
173
  "type": "dataset", 
210
  "type": "dataset", 
            
174
  "url": "https://doi.org/10.1109/enc56672.2022.9882946", 
211
  "url": "https://doi.org/10.1109/enc56672.2022.9882946", 
            
175
  "version": null
212
  "version": null
            
176
}
213
}