Real-Time Monitoring and Forecasting Ice Layer Thickness Growth Rate and Grip Loss on a Road Network During Winter Storm Events
Notice bibliographique
Résumé
Winter storm severity, road surface conditions, traffic volume, and vehicle speed can influence the risk of winter-related vehicular crashes. The severity of a winter storm depends on many climatic factors, including precipitation type, intensity and duration of the storm, wind speed, air temperature, and pavement surface temperature. The rapid growth of snow and ice layer thicknesses on the road surface significantly reduce the grip between tires and the road surface, leading to hazardous travel conditions. Our investigation shows that vehicular crash rates in winter months have an inverse linear relationship with the 10th percentile grip statistics, which is a function of how quickly the road was plowed and salted and the bare pavement conditions regained. We found a logarithmic relationship between the ice and snow layer thicknesses and the grip loss. We developed a new model for forecasting ice layer thickness growth rate as a function of the relative humidity, dewpoint temperature, and pavement temperature. Real-time monitoring and forecasting the spatial and temporal variability of the grip on a road network can help road authorities to better optimize the salt application strategy for a given winter storm event and prioritize the timing and frequency for the deployment of their fleet of winter maintenance vehicles on different salt routes to minimize vehicular crash rates.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».