Modeling Water Demand Considering Impact of Climate Change – a Toronto Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Municipal water demand modeling is a complex process that involves human response to climatic and non-climatic conditions. Forecasting of water demand is indispensable for the daily operation of existing water supply systems and the planning of future systems. The prospect of global climate change added a new dimension to the existing uncertainty associated with the forecasting of municipal demand for water. In this chapter an analysis of Toronto's daily water demand is carried out and a methodology for the forecasting of this demand is provided. A model for the prediction of the daily water demand of the city of Toronto is developed. The model provides a tool to optimize the daily operation of the water supply system with the goal of minimizing energy cost and improving water quality. A second model for the long-term forecasting of Toronto's water demand is also presented. The longterm demand model is used to evaluate the impact of climate change on Toronto's future water demand. The study has shown that a 1C increase in summer maximum daily temperature would result in a 2% increase in average summer demand and 1.8% increase in peak day demand. Toronto's peak day demand of year 2000 would increase by 23% as a result of a 15% increase in population coupled with having a summer in which the maximum daily temperature increase by 5C and the rainfall decrease by 10%. Planners and engineers need to consider climate change scenarios in the planning strategy of future water supply systems and delivering projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».