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Enregistrement W2476212315

Monitoring Ice Break-Up on the Mackenzie River Using Remote Sensing

2015· dissertation· en· W2476212315 sur OpenAlexaboutno aff
P. Muhammad

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingGeologyEnvironmental scienceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Mackenzie Basin is composed of eight sub-basins (North Mountains, Liard, Peace, Athabasca, Great Bear Low Plains, Great Slave and Arctic Red) and includes three large lakes (Great Bear Lake, Great Slave Lake, Lake Athabasca) and three deltas (Peace-Athabasca Delta, Slave Delta, Mackenzie Delta), one of which is the world’s largest inland delta (Peace-Athabasca Delta). Annually, the Mackenzie River experiences freeze-up during the fall season and ice break-up in the spring, having an important influence on the basin hydrology Furthermore, the type of ice break-up event is dependent on the magnitude of hydrological and meteorological conditions present. In light of the decreasing network of ground-based stations operated by the Water Survey of Canada on the Mackenzie River, this study explored the use of satellite remote sensing data to improve monitoring capabilities during the ice break-up period. \n \nMODIS Level 3 snow products (MOD/MYD10A1) and MODIS Level 1B radiance products (MOD/MYD02QKM) are used to monitor ice cover during the break-up period on the Mackenzie River, Canada, for 13 ice seasons (2001-2013). The initiation of the break-up period was observed to occur between days of year (DOY) 115-125 and end DOY 145-155, resulting in average melt durations of 30-40 days. Floating ice running northbound could therefore generate multiple periods of ice-on and ice-off observations at the same geographic location. At the headwaters of the Mackenzie River, ice break-up was thermodynamically driven as opposed to dynamically, as observed downstream near the Mackenzie Delta. MODIS observations also revealed that ice runs were largely influenced by channel morphology (islands and bars, confluences and channel constriction). MODIS was found to be a powerful tool for monitoring ice break-up processes at multiple geographical locations simultaneously along the Mackenzie River. Finally, MODIS was found to be a viable tool for estimating river ice velocity where channel morphology least affected river flow. Ice run velocities north of 66° N ranged from 1.21-1.84 ms-1.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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