Probabilistic Approach for Design and Hydrologic Performance Assessment of Reconstructed Watersheds
Notice bibliographique
Résumé
The oil sands mining industry in Canada has made a commitment to reclaim mining areas to an equivalent capability to that which existed prior to mining. An essential requirement in the design of reclamation covers to meet this objective is that all covers must have a sufficient available water holding capacity (AWHC) in order to supply sufficient moisture for vegetation over the summer moisture deficit typical in the region. AWHC is currently based on static evaluations of wilting point and field capacity under a constant annual evapotranspiration demand. This paper presents an alternative probabilistic approach by which the hydrologic performance of these reclamation soil covers can be assessed. A field-calibrated water balance model is used along with the available historical meteorological record to estimate the maximum soil moisture deficit that a soil cover is able to sustain over the growing season. Frequency curves of the maximum annual moisture deficit are used to assess the probability that a cover is able to provide any particular threshold of moisture demand. The method also allows for a quantification of the predictive uncertainty of the model. The predictive uncertainty is used as a margin of safety to estimate a design value of moisture deficit for various alternative cover designs. This paper recommends procedures for a frequency-based assessment and design of reclamation soil covers in the oil sands industry. This method takes into account climatic variability as well as parameter uncertainty in estimating the soil moisture deficit.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».