Estimation of Economic Impacts of Climate-Driven Hazards Using Stochastic Process Model
Notice bibliographique
Résumé
Projections using global climate models indicate that climate change will influence the patterns of natural hazards, such as thunderstorms, atmospheric river landfalls, extreme droughts, and ocean waves. The frequency and intensity of these hazards are expected to increase gradually in proportion to global temperature. The design principles based on the philosophy of cost optimization need to be updated to accommodate the nonstationarity of the load processes, primarily because the prevalent cost analysis methods in the literature predominantly assume that the loads are stationary. This study provides a novel methodology for calculating the first two moments and the distribution of the economic losses for nonstationary loading processes. Here, the load processes are modeled as a nonhomogeneous Poisson process (NHPP) with time-dependent rates. The presented methodology is applied to estimate the losses due to tornadoes in Ontario, Canada and heat waves in US cities. It was found that if adaptive measures are applied to increase the capacity of structures, the losses due to these climate-driven hazards can be significantly reduced. For example, if mitigation strategies are employed in Ontario, such that the effect of tornadoes with wind speeds lower than 50.3 m/s becomes negligible, then the tornado losses until 2100 can be reduced by 66%.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».