Evaluation of the Traffic Impacts of Mass Evacuation of Halifax: Flood Risk and Dynamic Traffic Microsimulation Modeling
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a comprehensive evaluation of traffic impacts of a mass evacuation of the Halifax Peninsula under several flooding scenarios. Flood extent and associated damages to the transport network are identified through digital elevation modeling that intersects with the Halifax stream and transport networks. The resulting flood scenarios inform a traffic microsimulation model that uses a dynamic traffic assignment-based microsimulation approach and simulates the evacuation of 34,808 evacuees estimated from the Halifax Regional Transport Network Model. The simulation results suggest that flooding of the links by 7.9 m flood reduces alternative evacuation routes by 31.2%. It takes 15 hours to evacuate 83% of evacuees while the remaining 17% are not accommodated in the network due to reduced network capacity. The number of vehicles in the network has peaked at 13,000 in this flooding scenario. An evaluation of network performance reveals a sustained congestion prevailing from 4 th to 7 th hour of the evacuation. The novelty of this study is that it develops a comprehensive tool of flood risk and dynamic traffic microsimulation modeling to offer an in-depth evaluation of potential impacts during evacuation. The results will help emergency professionals in evacuation planning and making emergency decisions.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».