Computational optimization in simulating velocities and water-surface elevations for habitat–flow functions in low-slope rivers
Notice bibliographique
Résumé
The impact of varying computational mesh discretization on the accuracy of simulating velocities and water-surface elevations was investigated using the River2D model and data from 10 study reaches in three low-slope (<0.2%) Canadian rivers. A wide range of computational aspects were examined, including node spacing (1.35 to 60 m), number of mesh nodes (1250 to 58,000) and domain widths (60 to 800 m). Computed values for average cross-sectional velocities and water-surface profiles were compared with corresponding field survey data. The statistical mean absolute and root-mean-square errors were used to evaluate the discrepancy between measured and simulated values due to the mesh discretization characteristics. The results showed that mesh design discretization had a pronounced effect on the precision of the velocity and water-surface elevation predictions. Although the ratio of node spacing to river reach width may be site specific, it was found that optimal values should be <0.022 to obtain the highest accuracy. Regression equations of optimal ratios of node spacing to river reach width and the corresponding minimum mesh resolution errors were estimated. An example is provided that illustrates how the choice of computational mesh properties can affect habitat characterization for fish.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».