Use of Topography, Weather Zones, and Semivariogram Parameters to Optimize Road Weather Information System Station Density across Large Spatial Scales
Notice bibliographique
Résumé
A road weather information system (RWIS) is a combination of advanced technologies which collect, process, and disseminate road weather and condition information. This information is used by road maintenance authorities to make operative decisions that improve safety and mobility during inclement weather events. Many North American transportation agencies have invested millions of dollars to deploy RWIS stations to improve the monitoring coverage of winter road surface conditions. The design of these networks often varies by region, however, and it is not entirely clear how many stations are necessary to provide adequate monitoring coverage under different conditions; substantial gaps remain in knowledge about optimal design. To fill these gaps, an investigation was conducted to determine how optimized RWIS station densities relate to topographic and weather characteristics. A series of geostatistical semivariogram models were constructed and compared using topographic position index (TPI) and weather severity index (WSI) to measure relative topographic variation and weather severity, respectively. The geostatistical approach was then applied to map the optimum number of RWIS stations across several topographic and weather zones. The study area captured varying environmental characteristics, including regions with flat or varied terrain and warm or cold regions. This study suggests that RWIS data collected from a specific region can be used to estimate the number of stations required for regions with similar zonal characteristics. The outcome of this study can be used as a decision-making tool for RWIS network expansion, thus maximizing monitoring capability of RWIS networks using topographic and weather-related zonal classifications.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».