Building damage risk in sinking Indian megacities
Notice bibliographique
Résumé
Building damage poses serious safety risks, causing substantial financial losses worldwide. Engineering shortcomings are commonly cited as the cause of long-term structural failures, often neglecting the exacerbating role of land subsidence. Here we used satellite radar observations during 2015–2023 to estimate differential settlements at 5 fast-growing Indian megacities, including more than 13 million buildings and 80 million people. Our analysis reveals 878 km² of land subsiding, exposing ~1.9 million people to subsidence rates of more than 4 mm yr−1. An estimated 2,406 buildings across Delhi, Mumbai and Chennai are at high risk of structural damage from ongoing land subsidence. Sustained over 50 years, current subsidence rates could place as many as 23,529 buildings at very high risk of structural damage in Chennai, Delhi, Mumbai, Kolkata and Bengaluru. Our results highlight the compounding risk of infrastructure damage from subsidence, assisting policymakers to develop resilience plans and adaptation strategies that prioritize mitigation and maintenance spending. Building damage and collapse is an emerging problem, particularly in large cities in developing countries. Although engineering shortcomings are often blamed, land subsidence is an underappreciated culprit that could put tens of thousands of buildings at risk across Indian megacities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».