Projected changes to wind loads coinciding with rainfall for building design in Canada based on an ensemble of Canadian regional climate model simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Strong wind coinciding with rainfall is an important weather phenomenon in many science and engineering fields. This study investigates changes in hourly extreme driving rain wind pressure (DRWP)—a climatic variable used in building design in Canada—for future periods of specified global mean temperature change using an ensemble of a Canadian regional climate model (CanRCM4) driven by the Canadian Earth system model (CanESM2) under the Representative Concentration Pathway 8.5 scenario. Evaluation of the model shows that the CanRCM4 ensemble reproduces hourly extreme wind speeds and rainfall (> 1.8 mm/h) occurrence frequency and the associated design (5-year return level) DRWP across Canada well when compared with 130 meteorological stations. Significant increases in future design DRWP are projected over western, eastern, and northern Canada, with the areal extent and relative magnitude of the increases scaling approximately linearly with the amount of global warming. Increases in future rainfall occurrence frequency are driven by the combined effect of increases in precipitation amount and changes in precipitation type from solid to liquid due to increases in air temperature; these are identified as the main factors leading to increases in future design DRWP. Future risk ratios of the design DRWP are highly dependent on those of the rainfall occurrence, which shows large increases over the three regions, while they are partly affected by the increases in future extreme wind speeds over western and northeastern Canada. Increases in DRWP can be an emerging risk for existing buildings, particularly in western, eastern, and northern Canada, and a consideration for managing and designing buildings across Canada.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».