Predicting Hourly Stream Temperatures Using the Equilibrium Temperature Model
Notice bibliographique
Résumé
Water temperature is a key physical habitat determinant in lotic ecosystems as it influences many physical, chemical and biological properties of rivers. Hence, a good understanding of the thermal regime of rivers is essential for effective management of water and fisheries resources. This study deals with the modeling of hourly stream water temperature using the equilibrium temperature model. This water temperature model was applied on two thermally different watercourses, namely, the Little Southwest Miramichi River (LSWM) and Catamaran Brook (CatBk; New Brunswick). The equilibrium temperature model is a simplified version of a deterministic model. As such, in the equilibrium temperature model the total heat flux at the surface is assumed proportional to the difference between the water temperature and an equilibrium temperature. In the present study, the equilibrium temperature was assumed to vary linearly with hourly air temperature. This study showed that there was a good relationship between the equilibrium and air temperature at the hourly time scale. The root-mean-square error (RMSE) obtained with the hourly equilibrium temperature model was similar to results reported in previous studies with values of 1.05°C (CatBk) and 1.36°C (LSWM). The model’s performance was best in late summer and autumn when water levels were low. In contrast, the presence of snowmelt in the spring resulted in poorer performances. This study also showed good results in estimating the daily mean (Tmean) and maximum (Tmax) water temperatures from the predicted hourly water temperatures, which were often required in fishery management.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».