Stochastic modelling of non-stationary and dependent weather extremes for structural reliability analysis in the changing climate
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
In recent times, the safety of infrastructure systems has been challenged by the increasing severity of extreme weather events caused by the effects of climate change . This trend is expected to continue, as shown by the simulations of future climate conditions under high-emission scenarios. The paper presents a general stochastic process , known as the Linear Extension of the Yule Process (LEYP), to model the non-stationary frequency and intensity of extremes. The LEYP model overcomes a major limitation of the classical Poisson process by including the statistical dependence among extreme events. The paper presents a probabilistic framework for non-stationary structural reliability analysis, which includes new results for the return period, waiting time for the next event, correlation coefficient , and the distribution of the maximum load in a given time interval. The examples provided in the paper demonstrate that even a modest degree of dependence can significantly reduce the interval between events and increase the probability of failure with time. Furthermore, the paper illustrates the non-stationary modelling of future precipitation data, as simulated by the Canadian Earth Systems Model (CanESM5). The results of this study are expected to be useful for revising current ”stationary” design codes and ensuring structural safety in the changing climate.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 découle