A comprehensive method to estimate flood levels of rivers subject to ice jams: A case study of the Chaudière River, Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The main difference between an open-water (regular) flood and an ice jam flood is that it is normally the whole river length that is overtopped whereas an ice jam flood is localized to where the jam is located. Comparatively, the regular flood analysis can use the value of the extreme discharge as the main input parameter for a long river section, an ice jam flood needs to account for the probability of jams of various lengths and intensities occurring at specific locations under significantly variable discharges while having several mechanical ice parameters to be considered. Through the case study of the Chaudière River, the methodology presented in this paper demonstrates how to statistically characterize four significant inputs (jam location, jam length, jam properties and river discharge during jam event) into the widely used numerical river water model (HEC-RAS) and how Monte–Carlo simulations are generated to estimate probable ice jam floods along a whole river reach. The purpose of this article is to propose a robust methodology through a case study and asses the sensitivity that historical and mechanical parameters have as to why specific locations along the reach have higher 1:100 AEP ice-induced water levels as to 1:100 AEP open-water levels.
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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 | 0,001 |
| 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 ».