Impact of Climate Change on Thermal Behavior of Pavement Structures in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, numerous studies have highlighted that the climate across the world is changing rapidly due to increased Green House Gas (GHG) emissions. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) has reported that ambient temperatures across Canada are rising twice than the rest of the world. In light of climate change, it is vital to adapt our best practices in pavement material selection and road weight restrictions to avoid potential disruption. Traditionally, asphalt binder selection based on the Superior Performing Asphalt Pavements (Superpave) Performance Grade Asphalt Concrete (PGAC) system relies on historic climatic conditions in relation to the expected in-service temperature range of the flexible pavement. Moreover, in Canada, the Spring Load Restriction (SLR) periods are imposed on the basis of subsurface temperature data obtained from Road Weather Information System (RWIS) and Spring Load Adjustment (SLA) stations in conjunction with visual observations. In view of climate change, it is crucial to investigate the extent to which pavement surface and subsurface temperatures will be affected by ambient conditions in the future. This is to assess the relative impact on appropriate PGAC selection and appropriate SLR recommendations for more durable and resilient pavement structures. In this study, regression models were developed to determine the relationships between asphalt pavement surface temperature and ambient weather data from various weather stations within the Ontario Ministry of Transportations RWIS. Moreover, this study also involves the investigation of climate change effect on SLR periods using future climate projections. Regression models were developed to determine the relationships between freeze/thaw depths and climate indices using data from existing SLA and RWIS stations within Ontario. Firstly, the relative impact of climate change on pavement surface and subsurface temperature extremes were estimated for different Representative Concentration Pathways (RCPs) using the regression models. After that, appropriate PGAC selection and SLR recommendations to meet projected pavement temperatures were assessed. It was anticipated that in the future, climate change could potentially cause changes to asphalt binder grades and changes in SLR periods across the Province of Ontario depending on the severity of the projected warming due to climate change.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».