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Enregistrement W3099538731 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-3791

Evaluating and modelling the impacts of climate change and reference datasets on river water temperatures for a hydropower system with two outlets

2020· article· en· W3099538731 sur OpenAlexaffabout
Philippe Gatien

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTributaryHydropowerEnvironmental scienceContext (archaeology)HydroelectricityHydrology (agriculture)Downstream (manufacturing)StreamflowClimate changeDrainage basinEcologyGeographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water temperature modelling has become an essential tool in the management of ectotherm species downstream of dams in North American rivers. The main objective of this project is to compare different datasets and their ability to adequately simulate water temperatures in the Nechako River, (B.C., Canada) downstream of a major dam where the flow is not managed for hydroelectric production, but spills are programmed to cool the downstream reaches. This will ultimately lead to a reassessment of water management in the context of climate change to ensure the survival of fish migrating or living in the reaches located downstream of the dam during warm periods. Water in the Nechako River stems from the Nechako reservoir at the Skins lake spillway and flows into river through a series of lakes prior to reaching Finmoore, where federal regulations stipulate that water temperatures must be maintained below 20 °C. The river has multiple tributaries on it’s 250 km journey including the Nautley river. The river flow is simulated using a 1D unsteady flow simulation and lateral inflows using HEC-RAS. Water temperature simulations are then conducted using different datasets. The first is a series of observed meteorological data spanning from 2017 to present day from two different weather stations near the river. The second dataset is ERA5, a reanalysis product that’s gridded every 0.25°. Eleven stations nearest to the river were extracted over the same period as the observations. Both datasets were used to calibrate five parameters (dust coefficient, three wind function parameters and the Richardson number) three times using the mean absolute error (MAE), Nash-Sutcliffe coefficient (NS) and root mean squared error (RMSE) by comparing the observed and simulated temperatures near Finmoore. Individual calibrations were performed over each available summer from early June to late August and then validated over the rest of the data to ensure the robustness of the results. Overall, the reanalysis dataset outperformed the available observations for thermal representation of the river. To further understand the thermal model, a sensitivity analysis was performed on the different inputs (inflow water temperature, air temperature, wind speed, etc.). The model showed very little sensitivity to the characteristics of the inflow (temperature, volume) as the point of interest was so far downstream. In fact, environmental factors such as air temperature had a greater impact on water temperature than upstream conditions at the reservoir spillway. This effect seems to be mostly attributable to Cheslatta Lake with its long water residence time that can reach upwards of three days. The potential effects of climate change on water temperature were then investigated by modifying existing weather data like air temperature with the delta method on a monthly basis using the RCP8.5 emission scenario. Water temperatures increased throughout by roughly 2.5°C downstream, near Finmoore.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
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