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Enregistrement W4392883991 · doi:10.1016/j.rineng.2024.102038

Future flood envelope curves for the estimation of design flood magnitudes for highway bridges at river crossings

2024· article· en· W4392883991 sur OpenAlexafffundabout
Dona Maria, Laxmi Sushama, Husham Almansour, Muhammad Naveed Khaliq, Van‐Thanh‐Van Nguyen, Luc Chouinard

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaTrottier Institute for Sustainability in Engineering and DesignAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésStreamflowFlood mythHydrology (agriculture)Envelope (radar)Environmental scienceRange (aeronautics)Current (fluid)Drainage basin100-year floodClimate changeFlood forecastingMagnitude (astronomy)GeologyMeteorologyGeographyComputer scienceCartographyGeotechnical engineeringEngineeringRadarTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creager flood envelope curves, which serve as the upper bound/limit of observed extreme flows, are commonly used by practitioners to estimate design flood magnitudes, which in the case of most river-crossing highway bridges is 75-year flood magnitude in Canada. This study proposes a novel framework for climate change adaption of Creager curves for estimating future design floods. These curves, for the current period, are assessed considering 417 observation stations, located in seven major Canadian river basins (i.e., Fraser, Nelson, Mackenzie, Yukon, Churchill, St Lawrence and St John). The Creager coefficient C, which defines flood envelope curves, varies between 1 and 45 across the studied river basins. To adapt Creager curves for future changes in streamflow, a correction factor, RC, which is the ratio of future to current period C values, is proposed. These factors are obtained for observation sites, using streamflow data from an ensemble of Regional Climate Model (RCM) simulations for current and future periods, through two Regional Frequency Analysis approaches. The first approach, considering only the RCM cells where the stations are located, suggests RC in the 0.3–1.6 range, with southeasterly basins showing values < 1. The second approach, considering all RCM cells for a given region, yields a wider range for RC and adds useful information in that RC values can also be established at ungauged locations. From a practical viewpoint, the proposed framework for estimating future design floods is robust and transferrable to other basins, but can benefit using streamflow projections from other models for better uncertainty quantification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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