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Enregistrement W7015488772

TORNADO HAZARD ASSESSMENT

2008· article· en· W7015488772 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTornadoNatural hazardHazard analysisFujita scaleRisk assessmentProbabilistic logicHazard
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tornadoes are one of the leading causes of property damage and death in North America, especially in the United States. Although the average number of tornadoes per year in Canada is far less than that in the US, in some regions such as southern Ontario, tornadoes are one of the most destructive natural hazards in terms of property damage and death. However, quantitative tornado hazard assessment has not been reported for this region. Such an assessment for normal buildings, infrastructure systems and critical facilities is needed to better understand and reduce natural disaster and to promote public health, safety and prosperity. The assessment should consider single as well as multiple facilities experiencing the same tornado event; it should also consider the possibility of a tornado outbreak. To carry out tornado hazard assessment considering a single tornado, in the present study, a statistical characterization of tornado parameters in southern Ontario is developed using the tornado database of Ontario as well as that of the neighbouring regions in the United States. These parameters include the tornado occurrence rate, the intensity, path length and width, and direction of motion. Using the developed statistics and an existing wind field model, a probabilistic assessment of the tornado hazards for point-like structures and line structures or elongated systems such as transmission lines in terms of wind speed are obtained for southern Ontario. A probabilistic assessment is also carried out for multiple critical facilities or infrastructural systems such as power plants, hospitals, power transmission lines etc. experiencing the same tornado. The assessment is focused on a sensitivity analysis of the tornado hazard considering multiple ‘facilities’ with different orientations, footprints and spatial separations. It is hoped that such an assessment will facilitate and guide disaster mitigation planning. Furthermore, an approach for characterizing tornado outbreak and extreme wind hazard due to tornado outbreak is also developed. The statistical characterization of tornado outbreaks is obtained using the tornado database of the neighbouring regions of southern Ontario in the United States. Using the proposed approach and developed statistics, an assessment of hazard due to tornado outbreaks is carried out for an area representing a city or any urban or suburban area in southern Ontario. Finally, a procedure for assessing global structural capacity of a latticed transmission line tower under extreme wind load is given by considering that the tower could be adequately treated as two-dimensional model. Both the nonlinear static pushover analysis and incremental dynamic analysis are incorporated in this assessment procedure. The procedure is implemented to evaluate the capacity of a tower designed according to design code. It is expected that such a simplified analysis for transmission towers will facilitate possible future quantitative reliability and risk assessment of transmission lines under the tornado hazard.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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