Investigation of pluvial flash flood loads on overpasses for the city of Montreal
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Notice bibliographique
Résumé
Warmer temperatures in a future climate can lead to more frequent high intensity short-duration rainfall events, which can lead to frequent and severe flash floods. Such events pose significant threats to urban infrastructure, including urban overpasses, which have not been adequately explored. This study combines high-resolution (4 km) regional climate simulations from the Global Environmental Multiscale (GEM) model with two-dimensional hydrodynamic modeling, based on HEC-RAS, at 25 m spatial resolution to assess vulnerability of overpasses in Montreal, the second-largest city in Canada, under flood-induced hydrostatic, drag, and debris impact loads for different greenhouse gas emission scenarios. HEC-RAS simulations for design storms, developed following the Huff curve and Chicago methods, corresponding to 100-year return levels of 15-min, 1-h, and 6-h rainfall events for current and future climates obtained from GEM, suggest future increases in inundated areas by 13 to 31%, with higher changes being associated with shorter-duration events. Moreover, classification of overpasses into various risk categories (i.e., low, medium, and high) based on flood loads indicates potential increases in the number of overpasses in both high- and medium-risk categories in future climate. Risk categorization shows that 6-h duration events in current climate have the highest number of overpasses (30) in the high-risk category, with far future projections indicating increases of 17-200% in the number of high-risk overpasses across all storm durations. This foundational work will form the basis for detailed investigations focused on individual overpasses and infrastructure design considerations that account for the intensification of flash flood loads under future climate conditions to ensure climate resiliency. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s44327-025-00172-1.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle