Urban Water Infrastructure Design in Climate Change Context: Advances and Challenges in Developing Engineering Practice Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
There exists an urgent need to assess the possible impacts of climate change on the design storm for improving the design of urban water infrastructure in the context of a changing climate. This design storm is commonly estimated from the intensity-duration-frequency (IDF) relations at the location of interest. Consequently, the derivation of IDF relations in the climate change context for a given location has been recognized as one of the most challenging tasks in current engineering practice. The main challenge is how to establish the linkages between the climate projections given by global/regional climate models at global/regional scales and the observed extreme rainfalls at a given local site or at many sites concurrently over an urban catchment area. If these linkages could be established, then the projected climate change conditions given by climate models could be used to predict the resulting changes of local extreme rainfalls and related runoff characteristics. Hence, innovative downscaling approaches are needed in the modeling of extreme rainfall processes over a wide range of temporal and spatial scales and given the high uncertainty in climate projections by different climate models. Therefore, the overall objective of the present paper is to provide an overview of some recent progress and shortcomings in the modeling of extreme rainfall processes in a changing climate from both theoretical and practical viewpoints. Another focus of this paper is to introduce the recently published technical guide by the Canadian Standards Association to provide some guidance to water professionals in Canada on how to consider the climate change information in the design of urban water infrastructure.
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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 | 0,038 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».