Water Temperature Ensemble Forecasts: Implementation Using the CEQUEAU Model on Two Contrasted River Systems
Notice bibliographique
Résumé
In some hydrological systems, mitigation strategies are applied based on short-range water temperature forecasts to reduce stress caused to aquatic organisms. While various uncertainty sources are known to affect thermal modeling, their impact on water temperature forecasts remain poorly understood. The objective of this paper is to characterize uncertainty induced to water temperature forecasts by meteorological inputs in two hydrological contexts. Daily ensemble water temperature forecasts were produced using the CEQUEAU model for the Nechako (regulated) and Southwest Miramichi (natural) Rivers for 1–5-day horizons. The results demonstrate that a larger uncertainty is propagated to the thermal forecast in the unregulated river (0.92–3.14 °C) than on the regulated river (0.73–2.29 °C). Better performances were observed on the Nechako with a mean continuous ranked probability score (MCRPS) <0.85 °C for all horizons compared to the Southwest Miramichi (MCRPS ≈ 1 °C). While informing the end-user on future thermal conditions, the ensemble forecasts provide an assessment of the associated uncertainty and offer an additional tool to river managers for decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».