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Enregistrement W1040219167 · doi:10.3133/sir20055081

Augmenting two-dimensional hydrodynamic simulations with measured velocity data to identify flow paths as a function of depth on Upper St. Clair River in the Great Lakes basin

2005· article· en· W1040219167 sur OpenAlexaboutno aff
David J. Holtschlag, John A. Koschik

Notice bibliographique

RevueScientific investigations report · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcoustic Doppler current profilerGeologyVariogramChannel (broadcasting)Flow (mathematics)Flow velocityHydrology (agriculture)KrigingCurrent (fluid)GeomorphologyGeotechnical engineeringGeometryOceanographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Upper St. Clair River, which receives outflow from Lake Huron, is characterized by flow velocities that exceed 7 feet per second and significant channel curvature that creates complex flow patterns downstream from the Blue Water Bridge in the Port Huron, Michigan, and Sarnia, Ontario, area. Discrepancies were detected between depth-averaged velocities previously simulated by a two-dimensional (2D) hydrodynamic model and surface velocities determined from drifting buoy deployments. A detailed ADCP (acoustic Doppler current profiler) survey was done on Upper St. Clair River during July 1–3, 2003, to help resolve these discrepancies. As part of this study, a refined finite-element mesh of the hydrodynamic model used to identify source areas to public water intakes was developed for Upper St. Clair River. In addition, a numerical procedure was used to account for radial accelerations, which cause secondary flow patterns near channel bends. The refined model was recalibrated to better reproduce local velocities measured in the ADCP survey. ADCP data also were used to help resolve the remaining discrepancies between simulated and measured velocities and to describe variations in velocity with depth. Velocity data from ADCP surveys have significant local variability, and statistical processing is needed to compute reliable point estimates. In this study, velocity innovations were computed for seven depth layers posited within the river as the differences between measured and simulated velocities. For each layer, the spatial correlation of velocity innovations was characterized by use of variogram analysis. Results were used with kriging to compute expected innovations within each layer at applicable model nodes. Expected innovations were added to simulated velocities to form integrated velocities, which were used with reverse particle tracking to identify the expected flow path near a sewage outfall as a function of flow depth. Expected particle paths generated by use of the integrated velocities showed that surface velocities in the upper layers tended to originate nearer the Canadian shoreline than velocities near the channel bottom in the lower layers. Therefore, flow paths to U.S. public water intakes located on the river bottom are more likely to be in the United States than withdrawals near the water surface. Integrated velocities in the upper layers are generally consistent with the surface velocities indicated by drifting-buoy deployments. Information in the 2D hydrodynamic model and the ADCP measurements was insufficient to describe the vertical flow component. This limitation resulted in the inability to account for vertical movements on expected flow paths through Upper St. Clair River. A three dimensional hydrodynamic model would be needed to account for these effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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