Using numerical models to estimate the impact of run-of-river dams on bed load transport processes and channel bed evolution in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Using a 1-D morphodynamic model as our primary tool, we are investigating the potential impact of run-of-river dams on sediment transport processes and channel bed evolution. The model is used to predict the grain size distribution of sediment exposed at the surface and in transport as well as the bulk transport rate. The model can predict these quantities as a function of space and time in response to dam closure. Initially the model will be applied to the reach downstream of the powerhouse where the channel hydrology is largely unaltered.Given the geomorphic variability of run-of-river sites in British Columbia, and the variability in operating procedures among the sites, we will model several different sediment supply reduction scenarios (e.g. temporary reduction, sediment pulse scenarios, total elimination). In order to ground the model in reality, we will use field data collected from proposed project sites in British Columbia as inputs to the numerical model. Our goal is to provide general predictions that can be used to estimate long-term cumulative impacts of run-of-river projects on channel morphology and channel bed characteristics. Ultimately, our model predictions will be incorporated into a decision support tool designed to help minimize trade-offs between the economics of project development and the sustainability of aquatic ecosystems in British Columbia.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».