Modeling Thermal and Dynamic River Ice Processes
Notice bibliographique
Résumé
River ice jam formation and release both have the potential to cause flooding and present a threat to human safety. From a flood forecasting perspective, it is highly desirable to be able to predict the effects of ice on streamflow hydraulics. Although a number of models have been developed over the years that do consider ice effects, the majority of these are proprietary. This paper reports on recent developments in incorporating ice processes into the public domain River1D hydrodynamic model. The first objective in this effort was to incorporate river ice formation and melting processes and the application of these components is illustrated for the Peace River in western Canada. The model employs an Eulerian frame of reference for both the flow hydrodynamics and the ice processes and uses a Petrov-Galerkin finite element method to solve the primary equations. Model calibration and validation results with historical data are presented; these indicate that the present model adequately simulates water temperature and ice front progression. However, further enhancements are required to include certain dynamic freeze-up processes, in order to refine the ice front results. Ice jam formation and release components have also been added to the model to facilitate the ice jam flood forecasting application and these capabilities are demonstrated by modeling the large ice jam release event that occurred on the Athabasca River, AB, in 2002. Total ice and water mass and momentum equations are solved in an uncoupled sequence with ice mass conservation, with ice momentum effects considered empirically. The model is found to do a good job of modeling release wave speed and peak magnitude. Further enhancements to consider ice momentum effects more explicitly are underway.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».