Future flood envelope curves for the estimation of design flood magnitudes for highway bridges
Bibliographic record
Abstract
L’augmentation des coûts et les préoccupations en matière de sécurité associées aux dommages aux infrastructures liés aux inondations au Canada soulignent la nécessité d’adapter les magnitudes de crue utilisées dans la conception aux changements climatiques futurs. Les courbes d'enveloppe de crue de Creager, qui servent de limite supérieure des débits observés pour différents bassins versants d'une région donnée, sont couramment utilisées par les praticiens pour estimer la magnitude des crues, ce qui, dans le cas de la plupart des ponts routiers traversant des rivières, correspond à une magnitude de crue sur 75 ans. Cette étude propose un cadre pour adapter les courbes de Creager aux changements futurs du débit. À cette fin, les courbes de Creager, pour la période actuelle 1951-2020, sont élaborées en considérant 417 stations d'observation, situées dans sept grands bassins fluviaux canadiens (c.-à-d. Fraser, Nelson, Mackenzie, Yukon, Churchill, Saint-Laurent et Saint-Jean), en utilisant une analyse de fréquence régionale. Le coefficient de Creager C, qui est le principal paramètre qui définit les courbes d'enveloppe des crues pour différentes régions, présente une variabilité considérable, allant de 1 à 45, à travers les bassins fluviaux étudiés, pour le climat actuel. Pour adapter les courbes de Creager aux changements futurs, un facteur de correction, Rc, qui est le rapport entre les valeurs C pour les période future et actuelle, est proposé. Ceci est obtenu pour les sites d'observation en utilisant des débits simulés, dérivés à l'aide d'un schéma de routage de cellule à cellule, appliqué à un ensemble de cinq membres des simulations du modèle climatique régional GEM (Global Environmental Multiscale) pour la période de référence actuelle 1951-2020 et la période future 2021-2099, à travers deux approches dans l’analyse de fréquence régionale. La première approche, considérant uniquement les cellules GEM où sont situées les stations, suggère un Rc compris entre 0.3 et 1.6, les bassins du Saint-Jean et du Saint-Laurent affichant des valeurs Rc inférieures à 1. Une évaluation du niveau de confiance pour Rc, basés sur l'ensemble GEM, révèlent un niveau de confiance plus élevé pour la plupart des parties du domaine d'étude. La deuxième approche, prenant en compte toutes les cellules GEM pour une région donnée, donne une étendue plus large pour Rc et ajoute des informations utiles dans la mesure où les valeurs Rc peuvent également être établies à des emplacements non jaugés. La deuxième approche est probablement un meilleur choix pour des périodes de retour plus longues, compte tenu de la plus grande collecte de données. D'un point de vue pratique, la méthode proposée pour estimer les magnitudes de crue futures est robuste et transférable à d'autres bassins, mais peut bénéficier de l'utilisation de projections de débit provenant d'autres modèles pour une meilleure quantification de l'incertitude
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".