City-scale modelling of road thermal and hydrological characteristics: Case study of Montreal
Bibliographic record
Abstract
La performance et la gestion des infrastructures routières sont fortement impactées par les conditions climatiques. Les études sur l’interaction climat-route pour les futurs scénarios d’émissions sont donc importantes pour éclairer leurs stratégies de conception et de gestion. Cette étude se concentre sur la modélisation à l'échelle urbaine des caractéristiques thermiques et hydrologiques des routes, pour les climats actuels et futurs, avec la ville de Montréal, au Canada, comme étude de cas. À cette fin, des simulations utilisant le modèle SPS (Surface Prediction System) d'Environnement et Changement climatique Canada, composé d'un modèle de surface terrestre CLASS (Canadian Land Surface Scheme) et d'un modèle urbain Town Energy Balance (TEB) pour une meilleure représentation des régions urbaines, incluant les routes, à une résolution de 250 m (0,0025°), couvrant les périodes 2001-2020 et 2041-2060 sont utilisés. Ces simulations sont basées sur des données de forçage atmosphérique dérivées de simulations de modèles climatiques régionaux de 4 km à haute résolution, pilotées par le produit de réanalyse de cinquième génération du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme ERA5 et le modèle CanESM2 (Canadian Earth System), avec les simulations du climat futur correspondant au scénario Representative Concentration Pathway (RCP) 8.5.Après avoir confirmé la capacité des modèles SPS et TEB à simuler les températures moyennes des terres et des surfaces routières en comparant avec les données satellite dérivées de MODIS, les attributs thermiques et hydrologiques liés aux mécanismes de rupture des routes durant les saisons froide (octobre-mai) et chaude (juin-août) sont étudiés pour deux grandes catégories de routes: les autoroutes et les routes locales, ces dernières étant constituées d'artères, de routes collectrices et de routes locales. L'analyse des attributs thermiques importants de la saison froide, tels que les cycles de gel-dégel et les dégels partiels hivernaux, qui peuvent entraîner une perte du support structurel, une détérioration de la surface et des dommages à la chaussée, suggère une réduction des impacts du climat futur associée à une diminution de 12,5 % des cycles de gel-dégel et une diminution de 2 % des dégels partiels hivernaux. Bien que les jours de restriction de poids actuellement pratiqués pour empêcher l'affaiblissement de la chaussée et de la route pendant la période de dégel devraient être maintenus, cela devrait se produire en moyenne 15 jours plus tôt dans le climat futur par rapport au climat actuel, selon l'analyse. Cependant, les caractéristiques hydrologiques de la saison froide, telles que le ruissellement des routes, qui devraient augmenter de 12 à 15 %, associées à une augmentation du ruissellement des terres, pourraient contrebalancer ces avantages, soulignant la nécessité de systèmes de drainage adéquats. Les schémas spatiaux suggèrent des augmentations généralement plus élevées du ruissellement pour le réseau routier local dans les régions ayant une fraction urbaine plus élevée. Contrairement à la saison froide, les impacts futurs sur le réseau routier pendant la saison chaude, associés aux caractéristiques thermiques et hydrologiques, devraient augmenter. Par exemple, l’augmentation projetée de la RST quotidienne maximale moyenne en saison chaude dans la plage de 4 à 4,5 °C suggère la possibilité d’une augmentation des épisodes d’orniérage, en particulier sur les autoroutes. En ce qui concerne la saison froide, l'augmentation prévue du ruissellement des routes et des terres pendant la saison chaude, d'environ 25 %, souligne la nécessité d'une évaluation approfondie des systèmes de drainage existants.Cette étude, en plus d'explorer l'utilité du modèle TEB en tant qu'outil d'étude des caractéristiques thermiques et hydrologiques des routes, malgré sa simplicité, fournit des informations utiles sur les facteurs climatiques liés à la défaillance des routes. En outre, les différences spatiales de vulnérabilité obtenues pour les différentes catégories de routes peuvent être utiles pour prioriser des tronçons routiers pour des études plus détaillées
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".