Influence of climate change on pavement design and materials in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic climate change is having and will continue to have adverse effects on Canadian weather. Trends over the last 50 years elevate the rapid increase in number of the extreme event, the variations in temperature and precipitation, etc. The severe climatic variations in Canada are in line with global climate changes occurring due to increased greenhouse gas concentrations in the atmosphere. Under the current CO₂ emission scenarios, scientists predict that climate trends will further intensify in the near future. It is well known that asphalt pavements are highly sensitive to climate factors. Hence, reviewing both pavement design and materials while accounting climate change is a vital step that can help decelerate pavement deterioration. This study aims to quantify the impact of climate change on pavement performance, including revising pavement design and materials. To achieve this, the temperature and precipitation data were extracted from ten statistically downscaled climate change models, which were gathered from the pacific Canada Climate database. Also, the pavement materials, traffic, and structural data were collected from the Long-term Pavement Performance (LTPP) database. All these data were used in the Pavement Mechanistic-Empirical (ME) software to determine the pavement performance for both baseline and future climate. Various adaptation strategies such as upgrading asphalt binder grade, increasing the thickness of asphalt concrete layer, increasing the base layer thickness, and using stabilized base layers were analyzed to mitigate the climate change impact and to extend the service life of the pavement. All of these adaptation strategies are based on climate change data and its effect on pavement performance. It is also evident that selecting a climate-appropriate asphalt binder is essential in ensuring the longevity of pavement surfaces. As the selection methodology depends on the pavement's temperature, several models can predict pavement temperatures based on recorded ambient air temperatures and other related factors. A commonality between the most predominant pavement temperature models is the geographical limitations to their application. As a result, widely used models such as the Long-Term Pavement Performance (LTPP) and Strategic Highway Research Program (SHRP) do not return accurate values for more Northern temperatures such as those observed in Canada. Thus, a new pavement temperature model was developed for Canadian climatic conditions to determine the appropriate asphalt binder grade for future climate. In addition, Life Cycle Assessment (LCA) and Life Cycle Cost Analysis (LCCA) were also carried out for all the alternatives to determine the CO₂ contributions to Canadian environment and changes in life cycle cost of Canadian pavement surfaces.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».