Adaptation Methods for Transportation Infrastructure Built on Degrading Permafrost
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate warming since the second half of the 20 th century has begun to significantly impact infrastructure integrity in permafrost environments and has already resulted in expensive maintenance operations. Engineers in countries with permafrost are actively working to adapt the design of structures to degrading permafrost conditions. Here, we review permafrost degradation processes and their geotechnical impacts. We also summarise mitigation techniques for protecting transportation infrastructure built on permafrost and for preventing permafrost degradation near these facilities based on the results of field and laboratory tests, numerical simulations and engineering practices on such infrastructure. We draw four conclusions: (1) climate warming and local surface changes have caused permafrost degradation, and resulted in instability and damage leading to infrastructure maintenance and repair; (2) passive cooling methods, including high‐albedo surfacing, sun‐sheds, air convection embankments, air ducts, heat drains and thermosyphons, have shown consistent cooling effects, if designed appropriately; (3) mitigation and adaptation methods are more expensive than conventional construction techniques as shown by construction cost data for a test site in Canada; and (4) the influence of continued climate warming on permafrost and infrastructure design must be considered within the design of new or rehabilitated infrastructure and within the context of the infrastructure's service life. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».