DEVELOPMENT OF A STOCHASTIC WATER TEMPERATURE MODEL AND PROJECTION OF FUTURE WATER TEMPERATURE AND EXTREME EVENTS IN THE OUELLE RIVER BASIN IN QUÉBEC, CANADA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A stochastic model is proposed to reproduce daily water temperature at 18 observation sites (11 main stem and 7 tributary sites) in the Ouelle River basin located in southern Quebec, Canada, using meteorological variables as predictors. A random sampling procedure without replacement was adopted for the model calibration and validation to overcome the limited length of the observed water temperature series. The predicted water temperature series were then submitted to variance inflation to reproduce the observed variability of the water temperature series. Historical water temperature series were obtained from observed meteorological predictors, whereas reference and future water temperature series were obtained from stochastic water temperature model using five reference (1970–1999) and future (2046–2065) meteorological predictors simulated by five different climate model runs. The reference series reproduced summer mean water temperature and the number of consecutive days with water temperature higher than 21 °C or 25 °C fairly well. On the basis of the historical series, it can be assumed that the seven tributaries of the Ouelle River provided thermal refugia for native salmon between 1970 and 1999. Future water temperature series projected by the stochastic model show that the seven tributaries could still be used as refugia to prevent lethal stress, whereas the temperature in the main stem and in three tributaries will be high enough to constitute stressful conditions for feeding juvenile Atlantic salmon. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle