A Stochastic Hydraulic Modelling Approach to Determining the Probable Maximum Staging of Ice-Jam Floods
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Notice bibliographique
Résumé
There is a need to determine the maximum backwater staging possible from ice jam flooding along high flood risk prone sections of northern rivers. Similar to the probable maximum flood PMF, which is primarily estimated for the most extreme open-water floods, probable maximum floods from ice jamming PMFice can provide upper thresholds of water level elevations so essential for infrastructure designed in and along cold-region rivers. However, the processes for maximum ice-jam flooding are quite different from those of extreme open-water floods which requires river ice processes to be incorporated into the calculation approach. This paper presents a novel method for estimating the probable maximum staging from ice-jam floods. The method is based on the implementation of a deterministic hydraulic model that mimics ice jam processes and is nested in a stochastic framework to carry out Monte-Carlo simulations to randomise parameter and boundary condition value inputs for many hundreds of simulations. This stochastic approach provides the frequency distributions of many of the boundary conditions used to force the river ice hydraulic model. The stochastic modelling framework yields ensembles of backwater levels from which the maximum level provides an indication of the probable maximum staging possible, the PMFice.
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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 découle