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Enregistrement W2911639290

Stochastic Richelieu River Flood Modeling

2018· article· en· W2911639290 sur OpenAlexaboutno aff
Maryam Safari

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythWater resource managementGeographyEnvironmental scienceArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La modélisation hydrodynamique est un élément fondamental du génie hydraulique.Elle permet de créer des modèles de bassins versants et de rivières pour la prédiction des inondations.La simulation des phénomènes d'inondation est un sujet de plus en plus important dans le domaine de la recherche en hydraulique.Compte tenu des exigences d'évaluation spécifiques dans les plans d'ingénierie des risques d'inondation, la modélisation des inondations devient très importante dans le génie hydraulique.La délimitation probabiliste des zones inondables joue un rôle déterminant dans les plans d'ingénierie des risques.Cette tâche importante est réalisable à l'aide de la simulation post-inondation et de la détermination des limites de l'étendue des inondations avec leurs probabilités d'occurrence correspondantes dans les zones étudiées.Au printemps 2011, les inondations de la rivière Richelieu, (Québec, Canada), ont fait l'objet d'une grande attention.Celle-ci a été concentrée dans les zones inondées binationales (à la frontière canado-américaine).Dans la présente étude de cas, la rivière Richelieu a d'abord été modélisée avec un modèle unidimensionnel intégré au logiciel WMS (v.10.1)(Watershed Modeling System).Dans ce logiciel de modélisation, la rivière Richelieu a été définie par sa ligne médiane et ses sections transversales le long des 53 km sélectionnés pour l'étude.À l'aide de WMS, les étapes suivantes consistent à extraire les sections transversales à partir du modèle de terrain et à les affecter dans leur couche de couverture correspondante l'extraction des sections transversales.Ensuite, le plan détaillé de ce bassin versant et de cette rivière, avec des couvertures matérielles spécifiques, a été créé et a été transféré à HEC-RAS (v.4.1).Pour réduire les incertitudes des divers paramètres appliqués, il a été nécessaire de calibrer les coefficients de rugosité de la rivière Richelieu et des plaines inondables.Le premier essai de calibration a été effectué en utilisant l'option de calibration automatique du coefficient de Manning (rugosité) dans HEC-RAS.Les coefficients estimés par cet essai n'étaient pas dans une plage acceptable.Ce problème a été résolu en optant pour un autre logiciel de calibration automatique, PEST (v.15).Puisque le fichier de sortie de HEC-RAS (un fichier binaire) n'était pas lisible par le logiciel PEST, le modèle hydrodynamique GSTARS (v.3.0) a été choisi pour son utilisation des v fichiers textes.Sur la base des fichiers de sortie de GSTARS (v.3.0) et des fichiers d'entrée de PEST, les coefficients de Manning ont été calibrés.Les conditions aux limites amont et aval ont été choisies pour maintenir la stabilité numérique du modèle.L'élévation de la surface de l'eau observée à la station de contrôle a servi de repère pour minimiser les différences entre les valeurs mesurées et simulées.Avec les coefficients de Manning estimés pour la rivière et la zone inondée, et avec les conditions aux limites appliquées selon les informations enregistrées, la crue a été simulée dans HEC-RAS (v.4.1).En retournant au logiciel WMS (v.10.1), la délimitation probabiliste de la zone inondable a été obtenue.Cette délimitation se base sur la méthode de Monte Carlo et donne les pourcentages d'occurrence correspondants.WMS (v.10.1)exécute le modèle stochastique en sélectionnant des variables d'entrée provenant d'une méthode probabiliste pour des durées d'exécution de simulation spécifiées.Les résultats de ce modèle unidimensionnel ont été comparés aux résultats du modèle bidimensionnel (SRH-2D) pour l'évaluation de l'efficacité et de la précision de chaque modèle utilisé.Les cartes des risques d'inondation de la rivière Richelieu, établies avec les deux modèles appliqués, pourraient permettre d'élucider les facteurs de risque d'inondation en termes hydrologiques, hydrauliques et de gestion.Cela peut aider à gérer de manière probabiliste les futures inondations et réduire les effets pertinents dans les plans de gestion du risque.vi

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2018
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Résumé présentoui

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