Introduction of a stochastic approach in the development of a numerical model for tidal–fluvial interaction analysis and design
Notice bibliographique
Résumé
The interaction of tidal surges and fluvial flows in any river system results in a prevailing combined condition that requires accurate consideration in the reaches of the system not directly influenced by either phenomenon. The combined return period of the system should be deduced based on the combined effects of the two phenomena, which may usually be considered independent of one another. It is therefore imperative to consider both the return periods of the upstream flood condition and the downstream tidal surge condition to determine the combined return period for design flood analysis in tidal river systems. The task of obtaining a suitable and practical combination of the two phenomena encompasses preparation of an interactive scenario most closely and practically verified against the actual design event. In the present research, a combination coefficient has been introduced using the joint probability method. The combination coefficient is used to combine return periods of tidal surges and fluvial floods. A numerical and stochastic model has been developed for hydraulic routing in tidal rivers. The model is applied to the Karun River in Iran and the Severn River in the United Kingdom. The model can generally be utilized for river management and determination of safe bank height for tidal rivers.Key words: combination coefficient, tidal surges, river floods, joint probability method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».