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Enregistrement W2299539076 · doi:10.21168/rbrh.v12n1.p205-216

Análise, Aplicação e Transposição de um Modelo Chuva-Vazão para Simulação de Curvas de Permanência de Pequenas Bacias da Amazônia

2007· article· pt· W2299539076 sur OpenAlexaff
ANNE FAVRE, Cláudio José Cavalcante Blanco, Yves Secretan

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Recursos Hídricos · 2007
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGeography and Environmental Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Na Amazônia, o potencial hidrelétrico pode ser estimado somente nas grandes bacias, pois são as únicas que possuem dados de vazão.Tal fato deixa de lado inúmeras pequenas bacias que poderiam atender às pequenas comunidades isoladas através da implantação de microcentrais hidrelétricas.Os dados comumente disponíveis na região são os pluviométricos.Assim, o objetivo principal deste artigo é a aplicação e a transposição de um modelo chuva-vazão visando à simulação de curvas de permanência.A simulação das vazões é formulada a partir de um sistema linear (entrada-saída) invariável no tempo.O modelo é aplicado a duas pequenas bacias localizadas no Estado do Pará.Uma análise de sensibilidade do modelo, em função do tamanho das amostras de chuva e vazão, é efetuada com o objetivo de determinar o período de dados mais curto que ainda assegure uma boa aplicação do modelo.Como se tem duas pequenas bacias, é efetuada a transposição do modelo e uma análise de sensibilidade em função do tamanho da série de vazões necessária para a calibração da transposição.A análise de sensibilidade do modelo revela que um ano e meio de dados de chuva e vazão são suficientes para a aplicação do modelo.Já a análise de sensibilidade da transposição indica que uma amostra de vazões de um ano é suficiente para calibrar a transposição do modelo.Os resultados das análises de sensibilidade são importantes para a aplicação do modelo em pequenas bacias sem dados de vazão, como a maioria das pequenas bacias amazônicas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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