A Multi-Time-Scale Assessment of the Influence of Water Releases from the Aishihik Hydropower Plant, Yukon, on Downstream Discharge at Two Distant Gauging Stations
Notice bibliographique
Résumé
The release of water from hydropower plants into downstream rivers is primarily driven by electricity demand, creating sub-daily fluctuations in flows, a phenomenon known as hydropeaking. In Southwestern Yukon, the Aishihik plant releases most of its annual volume during the winter, when non-controlled rivers are at their lowest levels. Massive volumes of water released during that period of the year may be enhancing freeze-up ice jams and associated flooding. The present study uses a multi-method approach that includes signal treatments to characterize the influence of water releases from the Aishihik plant on river discharge at selected downstream gauging stations. Overall, this study shows that water releases from the Aishihik plant significantly influence the Dezadeash River discharge at a station located approximately 50 km downstream. The average Dezadeash River discharge is approximately double what its natural level would be during the winter. The effects of hydropeaking from the plant are clearly observable in the Dezadeash discharge sub-daily time series, even during months when plant operations are limited. During the winter, the Alsek River discharge, measured at a station located at more than 150 km from the plant, is also influenced by the Aishihik hydropower plant. The lack of data availability at that station did not allow for an estimation of the degree to which winter discharge may exceed its natural regime.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».