Investigation of the occurrence of ice jams on the Lower Red River in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
The Lower Red River in Manitoba regularly experiences ice jam flooding, with the most severe events occurring between Lockport and Netley Lake. This research investigates the timing and frequency of ice jamming on this section of the Lower Red River, the relationship between ice jams and antecedent conditions, and different ice jam prediction methods and their suitability for the study area. By gaining a better understanding of ice jamming trends in the area, this research provides accessible prediction methods that can help guide decisions related to the risk and severity of spring ice jamming. A database of ice jam events was developed with each event given a severity rating from 1-5, based on the resulting flood from the ice jam. Out of 54 ice jam events from 1962-2017, the most common event locations were found to be Sugar Island, Selkirk Bridge, and the Netley Creek Confluence. All ice jam events occurred when the peak spring flow exceeded 1000 cms and all severe events (severity 3+) occurred when peak spring flows exceeded 1500 cms. Three different ice jam prediction models including a threshold model, regression model, and discriminate function analysis (DFA) were developed using meteorological and hydrometric parameter data. The threshold model proved to be the best tool to predict severe events, as its predictions differentiated all severe event years from non-event years with only one false positive result. The quadratic three-outcome DFA had success in predicting minor ice jam years (severity 1-2) and differentiating them from severe ice jam or no ice jam years and is therefore recommended to use alongside the threshold model. The regression model was not as effective as the threshold model or DFA in predicting ice jamming.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».