Characterizing Uncertainty in City-Wide Disaster Recovery through Geospatial Multi-Lifeline Restoration Modeling of Earthquake Impact in the District of North Vancouver
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Restoring lifeline services to an urban neighborhood impacted by a large disaster is critical to the recovery of the city as a whole. Since cities are comprised of many dependent lifeline systems, the pattern of the restoration of each lifeline system can have an impact on one or more others. Due to the often uncertain and complex interactions between dense lifeline systems and their individual operations at the urban scale, it is typically unclear how different patterns of restoration will impact the overall recovery of lifeline system functioning. A difficulty in addressing this problem is the siloed nature of the knowledge and operations of different types of lifelines. Here, a city-wide, multi-lifeline restoration model and simulation are provided to address this issue. The approach uses the Graph Model for Operational Resilience, a data-driven discrete event simulator that can model the spatial and functional cascade of hazard effects and the pattern of restoration over time. A novel case study model of the District of North Vancouver is constructed and simulated for a reference magnitude 7.3 earthquake. The model comprises municipal water and wastewater, power distribution, and transport systems. The model includes 1725 entities from within these sectors, connected through 6456 dependency relationships. Simulation of the model shows that water distribution and wastewater treatment systems recover more quickly and with less uncertainty than electric power and road networks. Understanding this uncertainty will provide the opportunity to improve data collection, modeling, and collaboration with stakeholders in the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle