Investigation of the Weather Conditions During the Collapse of the Morandi Bridge in Genoa on 14 August 2018 Using Field Observations and WRF Model
Notice bibliographique
Résumé
On 14 August 2018, Morandi Bridge in Genoa, Italy, collapsed to the ground that was 40 m below. This tragedy killed 43 people. Preliminary investigations indicated poor design, questionable building practices, and insufficient maintenance—or a combination of these factors—as a possible cause of the collapse. However, around the collapse time, a thunderstorm associated with strong winds, lightning, and rain also developed over the city. While it is unclear if this thunderstorm played a role in the collapse, the present study examines the weather conditions before and during the bridge collapse. The study particularly focuses on the analysis of a downburst that was observed around the collapse time and a few kilometers away from the bridge. Direct and remote sensing measurements are used to describe the evolution of the thunderstorm during its approached from the sea to the city. The Doppler lidar measurements allowed the reconstruction of the gust front shape and the evaluation of its displacement velocity of 6.6 m s−1 towards the lidar. The Weather Research and Forecasting simulations highlighted that it is still challenging to forecast localized thunderstorms with operational setups. The study has shown that assimilation of radar reflectivity improves the timing and reconstruction of the gust front observed by local measurements.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».