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Enregistrement W3134025455

Construction de projections hydro-climatiques et leurs incertitudes associées à partir de simulations issues de modèles régionaux de climat : Application à la gestion des eaux des réservoirs hydroélectriques du Québec

2007· article· fr· W3134025455 sur OpenAlexaboutno aff
Anne Frigon, Michel Slivitzky, D. Caya, René Roy

Notice bibliographique

RevuePersée (Ministère de lEnseignement supérieur et de la Recherche) · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeologyHumanitiesGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article donne un aperçu des étapes suivies pour construire des projections hydro-climatiques d’écoulement à l’échelle des bassins versants sur la péninsule Québec/ Labrador, avec les incertitudes qui y sont associées. Dans un premier temps, nous montrons que le Modèle régional canadien du climat (MRCC) est capable de reproduire l’écoulement annuel aux bassins à l’intérieur des erreurs d’observation. L’habileté du MRCC à simuler l’écoulement annuel à l’échelle des bassins est étudiée à travers l’analyse du bruit interne intrinsèque au modèle (i. e., variabilité interne reliée à la nature non déterministe du système climatique), que nous trouvons petit (par rapport aux erreurs d’observation et à la variabilité inter-annuelle de l’écoulement observé). L’avantage principal du MRCC réside dans sa base physique car il respecte des bilans équilibrés d’eau et d’énergie, il inclut les rétroactions entre la surface et l’atmosphère, générant des variables qui sont physiquement cohérentes entre elles. Toutefois, quelques faiblesses dans la représentation des processus de neige et du sol de CLASS 2.7 font en sorte que l’écoulement intra-annuel simulé n’est pas adéquat. Nos expériences de sensibilité montrent que la dimension du domaine a un effet important sur l’écoulement annuel simulé. Le schéma de surface et les réanalyses qui pilotent le MRCC ont moins d’influence mais demeurent significatifs. Ces résultats impliquent qu’il faudrait non seulement définir soigneusement la configuration expérimentale d’une simulation selon la région d’intérêt mais également considérer plus d’une simulation MRC (pour tenir compte de la variabilité interne du modèle). En suivant ces étapes, les gestionnaires des réservoirs hydro-électriques peuvent obtenir des valeurs de changement climatique plus fiables. En fournissant un ensemble de projections climatiques régionales, il est alors possible d’évaluer le signal du changement climatique ainsi que le niveau de confiance qui y est associé.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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