Instream flow determination using a multiple input fuzzy‐based rule system: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The attempts made to manage water to meet human requirements should also consider the needs of freshwater species and ecosystems. There are many tools available to assess instream flow needs, one of which is the use of habitat preference models. In this study, a fuzzy approach was used for modelling habitat preferences for two life stages of Atlantic salmon (Salmo salar). Experienced fish biologists and technicians contributed to the development of fuzzy sets and fuzzy preference rules for spawning and parr habitat. Fuzzy sets were defined for water depth, velocity and substrate composition. Fuzzy preference rules for the two life stages were then defined as sets of IF–THEN rules relating the physical attributes to habitat suitability. The fuzzy suitability indices are then used to obtain weighted usable area (WUA) at different discharges and to estimate the ecologic flow required to preserve habitat. Different methods are applied to combine the membership function and rules defined by the experts. A sensitivity analysis of rules of the combined system indicated that a limited number of rules are determinant and results are highly dependent on the consequences of these rules. A modification in the consequence of these rules can significantly alter WUA estimations. It is therefore recommended to combine the knowledge of many experts in the elicitation process and to quantify the uncertainty associated with the combination of expert knowledge. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».