Simulation of the ice thickness of the Heilongjiang River and application of SD models to a river ice model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Heilongjiang River is a transboundary river between China and Russia, which often experiences ice dams that can trigger spring floods and significant damages in the region. Owing to insufficient data, no river ice model is applicable for the Heilongjiang River. Therefore, a river ice thickness model based on continuous meteorological data and river ice data at the Mohe Station located in the upper reach of the Heilongjiang River was proposed. Specifically, the proposed model was based on physical river ice processes and the Russian empirical theory. System dynamic models were applied to assess the proposed model. The performance of the river ice model was evaluated using root-mean-square error (RMSE), coefficient of determination (R2), and Nash–Sutcliffe efficiency (NSE). Subsequently, sensitivity analyses of the model parameters through Latin hypercube sampling and uncertainty analyses of input variables were conducted. Results show that the formation of ice starts 10 days after the air temperature reaches below 0 °C. The maximum ice thickness occurs 10 days after the atmospheric temperature reaches the minimum. Ice starts to melt after the highest temperature is greater than 0 °C. The R2 of ice thickness in the middle of river (ITMR) and ice thickness at the riverside (ITRS) are 0.67 and 0.69, respectively; the RMSEs of ITMR and ITRS are 6.50 and 6.84, respectively; and the NSEs of ITMR and ITRS are 0.72 and 0.70, respectively. Sensitivity analyses show that ice growth and ice melt are sensitive to the air temperature characterizing the thermal state. Uncertainty analyses show temperature has the greatest effect on river ice.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».