Impact of climate change on urban water consumption: a \ncase study for Greater Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Smart cities need a sustainable plan and management of urban water consumption (UWC). A reliable long-term forecast of UWC is one of the key tasks to ensure water security and to achieve a balance between future water demand and supply. Long-term forecasts of UWC inevitably contain uncertainties. The uncertainties can associate with: 1) historical data of UWC; 2) existing observations of hydrological/climate variables as potential drivers of UWC; 3) the dependence of UWC on the potential drivers; and 4) projections of future climate change. The purpose of this research is to improve our understanding of the climate-change impact on UWC and of feasible ways to handle the foregoing uncertainties. Specifically, this research seeks answers to two key questions: 1) What quantity of water will be needed in the long-term? 2) To what extent will long-term UWC be affected by climate change? This research took the probabilistic approach to the problem of UWC forecast and made an application to the City of Brossard in the Greater Montreal metropolitan area. The methodologies involve Bayesian statistics as well as cluster analyses, which are a frequently used technique in machine learning. The analyses were performed on multiple year records of daily water consumption (DWC) in the city as well as field measurements of climate variables from the Montreal area. The analyses produced results of decomposed base water consumption (BWC) and seasonal water consumption (SWC). The DWC time-series was shown to have a transition from BWC to SWC at a threshold air temperature. The BWC was independent of climate change but subject to weekend effects, being higher on a weekend than weekdays. The SWC was a function of daily minimum air temperature, daily maximum air-temperature, and daily total precipitation. The SWC forecasts allowed for inherent uncertainties in climate variables. Markov Chain Monte Carlo was used as a sampling method in approximating the posterior distribution of regression parameters. The results from Bayesian linear regression gave a probability distribution of DWC. To quantify the impact of climate change on UWC, future projections of air temperature and precipitation were obtained from 21 General Circulation Models and downscaled for the city. The downscaled daily air temperature and precipitation corresponded to two scenarios of levels of greenhouse gas concentrations. Using quantile mapping methods, bias corrections were made to the downscaled daily minimum temperature, daily maximum temperature and daily total precipitation. These data gave input to the Bayesian linear regression model and produced SWC forecasts for the next three decades. The SWC was shown to display a positive trend over time in response to changing climate. The methodologies discussed in this thesis can be applied to other cities, producing results useful for upgrade and/or construction planning of water supply infrastructures.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».