The Usefulness of the Lombard Method for Analyzing the Hydrological Impacts of Dams: The Case of the Manouane River Diversion Dam, Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study is to demonstrate the usefulness of the Lombard method for analyzing dam-induced hydrologic impacts. The method was used to accurately detect the effects of the construction of a diversion dam in 2003 on annual and seasonal maximum and minimum daily flows in the Manouane River, Quebec, Canada, measured from 1980 to 2014. The Lombard method yields results that are nearly identical to results obtained using the monitoring (Kruskal-Wallis test) and long-term trend (Mann-Kendall test) methods. The Lombard method revealed a shift in mean values of annual and seasonal minimum daily flows in 2003, the year the dam was built. This shift is sharp for all four seasons. The dam induced a significant decrease in minimum daily flows in all four seasons. As far as maximum daily flows are concerned, unlike the monitoring method, the Lombard method detected a significant decrease only in the mean values of annual and spring maximum daily flows. This decrease occurred two years prior to the construction of the diversion dam. Instead, this decrease is interpreted to be the result of a significant decrease in spring precipitation after 1997. These hydrological changes are different from those induced by other types of dams in Quebec.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».