量化未来气候模型情景下寒冷地区因天气导致

量化未来气候模型情景下寒冷地区因天气导致的不可靠公共交通服务 气候变化，特别是在寒冷地区，对公共交通系统提出了重大挑战。本研究在气候变化影响的背景下对天气模式和公共交通可靠性进行了全面分析。该研究利用先进的建模技术，包括用于雪水当量数据估计的脊回归模型和基于递归神经网络的长短期记忆（LSTM），旨在评估各种气候情景下快速交通系统的可靠性趋势。研究结果显示，气候变化总体上增加了多伦多交通系统中与天气相关的延误。由于冬季气温的变化，短途延误的数量相应减少，但随着极端天气数量的增加，长时间延误加剧了。LSTM模型在预测延误方面表现有效，特别是对于对天气变化敏感的快速交通系统。这项研究强调需要强有力的规划和干预措施，以提高交通系统对气候变化的抵御能力，并强调将气候和极端天气因素纳入交通管理的重要性。 本研究旨在开发和应用先进的深度学习模型，以评估公共交通系统在各种气候情景下的可靠性趋势，特别是加拿大多伦多的快速交通系统。通过整合经验数据、深度学习方法和气候模型，主要目标是制定稳健的策略，以改善重轨 （SUB） 和轻轨 （SRT） 系统中延误的预测和管理。首先，基于长期天气数据和快速交通延误记录，探讨了天气指标和公共交通可靠性随时间变化的变化趋势。研究结果显示，气候变化总体上增加了多伦多交通系统中与天气相关的延误。由于冬季气温的变化，短途延误的数量相应减少，但随着极端天气数量的增加，长时间延误加剧了。 这项研究为气候变化对公共交通系统的实际影响提供了宝贵的见解，特别关注多伦多的快速交通网络。它采用深度学习和气候模型来制定可操作的策略，以提高系统可靠性，以应对不断变化的环境挑战。该研究包括天气指标和公共交通可靠性随时间变化的趋势分析，使用RRM估计SWE数据，以及开发基于LSTM的RNN，用于预测RCM不同气候预测下的快速交通网络可靠性趋势。