Planning for Winter Road Maintenance in the Context of Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Winter weather creates mobility challenges for most northern jurisdictions, leading to significant expenditures on winter road maintenance (WRM) activities. While the science and practice of snow and ice control is continually evolving, climate change presents particular challenges for the strategic planning of WRM. The purpose of this study is 1) to develop a winter severity index (WSI) to better understand how winter weather translates into interannual variations in WRM activities and 2) to apply the WSI to future climate change projections to assist a northern community in preparing for climate change. A new method for creating a WSI model is explored, using readily available data from maintenance records and meteorological stations. The WSI is created by optimizing values for three levels of snowfall as well as potential icing events and is shown to have high predictive accuracy for WRM (coefficient of determination R2 of 0.93). The WSI is then applied to historic and future climate data in a municipality located in central British Columbia, Canada. Findings reveal that much of the variability in WRM can be attributed to weather. The results of the climate change analysis show that winter precipitation in the region is expected to increase by 5.2%–12.3%, and winter average temperatures are projected to increase by 1.5°–2.8°C in the 2050s, compared to the 1976–2000 baseline based on 65 GCMs. Based on the midrange (25th to 75th percentiles) of the 65 GCM projections, annual demand for WRM activities is estimated to decrease by 13.0%–22.0%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».