Analysis of air/river maximum daily temperature characteristics using the peaks over threshold approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The understanding of river temperature is very important when assessing fish habitat conditions in terms of fish growth as well as fish distribution within river systems. The quantification of extreme water temperatures is also important, especially when studying the suitability of thermal habitats during high air/water temperature events. The present study deals with the analysis of extreme air and water temperatures using the partial duration series approach, also known as the peak over threshold (POT) approach. The advantage of the POT approach is that extreme air and water temperatures can be described not only in magnitude but also in duration and degree day accumulation for each event. In the present study, 74 years of air temperature data (Miramichi meteorological station) were analysed as well as 21 years of river temperature data from the Little Southwest Miramichi River. For example, results showed that the 0.01 exceedance probability (F(x) = .99) for maximum daily air temperature event was calculated at 38.4°C whereas for the same exceedance probability, the maximum daily water temperature event was slightly lower at 32.7°C. The duration of events varied between 1 and 5 days for air temperature and between 1 and 7 days for water temperature. Maximum daily water temperature exceeding 30°C generally occurred over a period of 3 days or more, and the degree day accumulation was higher than 6°C·day. This study showed that the POT approach was effective in quantifying both air and water temperature extremes within the Miramichi River study area.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».