Impacts of acid deposition at Plastic Lake: forecasting chemical recovery using a Bayesian calibration and uncertainty propagation approach
Notice bibliographique
Résumé
Given the importance of models in the development of environmental polices it is necessary to assess the uncertainty introduced by model parameterisation and its impact on predictions. In the current study, an uncertainty framework designed to perform automated calibrations and developed for use with the Model of Acidification of Groundwater in Catchments (MAGIC) was applied to Plastic Lake, a long-term study site in Southern Ontario, Canada. The primary objectives were to investigate the chemical response of soil and surface water at Plastic Lake to proposed acid (sulfur and nitrogen) emissions and assess the use of the framework at a regional level. Despite the relatively high amount of uncertainty associated with many of the model parameters, calibration resulted in relatively narrow parameter convergence. The importance of time-series stream data was clearly evident, with uncertainty decreasing with more observation years. The forecast improvements in stream Acid Neutralizing Capacity at Plastic Lake from–40 μeq/L in 1988 to 14 μeq/L in 2060 had 5 and 95% confidence bounds of–3 and 29 μeq/L, respectively. Despite the limited availability of soil chemical data in Ontario, the approach applied at Plastic Lake is viable on a regional basis given the abundance of water chemistry data.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».