Modeling ice growth on Canadian lakes using artificial neural networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents artificial neural network (ANN) models designed to predict ice in Canadian lakes and reservoirs during the early winter ice thickness growth period. The models fit ice thickness measurements at one or more monitored lakes and predict ice thickness during the growth period either at the same locations for dates without measurements (local ANN models) or at any site in the region (regional ANN model), provided that the required meteorological input variables are available. The input variables were selected after preliminary assessments and were adapted from time series of daily mean air temperature, rainfall, cloud cover, solar radiation, and average snow depth. The results of the ANN models compared well with those of the deterministic physics‐driven Canadian Lake Ice Model (CLIMO) in terms of root‐mean‐square error and in terms of relative root‐mean‐square errors. The ANN models predictions were also marginally more precise than a revised version of Stefan's law (RSL), presented herein. They reproduced some intrawinter and interannual growth rate fluctuations that were not accounted for by RSL. The performance of the models results in good part from a careful choice of input variables, inspired from the work on deterministic models such as CLIMO. ANN models of ice thickness show good potential for the use in contexts where ad hoc adjustments are desirable because of the limited availability of measurements and where poor data nature, availability, and quality precludes using deterministic physics‐driven models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».