Reconstruction of Tidal Discharges in the St. Lawrence Fluvial Estuary: The Method of Cubature Revisited
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge of tidal flows in rivers and estuaries is often scarce yet vital in determining flushing properties and sediment transport rates. While many rivers still remain ungauged, methodological difficulties often arise in gauged systems, resulting in short flow records compared to historical water level data. Notwithstanding, discharge reconstructions in estuaries are possible using indirect methods based on long‐term tidal data. In this paper, we revisit the method of cubature, integrating the continuity equation for discharges at different sections. The method consists in computing temporal changes in water volume from simultaneous tidal heights readings along the river and storage width estimations. These water balance estimates remain challenging to produce, because they require spatial interpolation of gappy tidal records and an accurate representation of inundated areas over time. Improvements on the method are made by using a 1‐D nonstationary tidal harmonic model that provides continuous tidal data along the estuary, with no temporal or spatial gaps. Second, a 2‐D finite element discretization is used to compute the time‐varying wetted surface area, relying on detailed topographic data over intertidal flats. The method is applied to the St. Lawrence fluvial estuary (SLFE) and validated against discharge data collected along nine cross sections of the river, reaching relative RMSE below 4% of the diurnal tidal discharge range at downstream locations and below 9% upstream. One year reconstructions conducted in the SLFE also show the potential of the method to reproduce the tidal discharge variability along the tidal‐river continuum, for a wide range of temporal scales.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».