Determining ice-jam stage frequency distributions of an ungauged river reach using dendrogeomorphological data
Notice bibliographique
Résumé
Ice-jam floods are a common, but dangerous natural phenomena occurring in many northern rivers. These events are even more dangerous when only limited gauged river data is available to be used to predict the severity of events in ice-jam prone areas, especially when these areas are close to a community. This study examines an alternative method for gathering ungauged river data for ice-jam flood hazard assessments, specifically the use of dendrogeomorphological methodologies. The most accurate way to gather this information is through collection of cross-sectional samples from trees that have been scarred by past ice-jam events, rather than the collection of core samples. Therefore, cross-sectional sampling methods were chosen for this study. The years and heights of past ice-jam events were then compared to instantaneous maximum water levels collected from a nearby river gauge to evaluate whether the dendrogeomorphological findings were accurate. Our results show that there is a direct correlation between gauged river data and dendrogeomorphological findings, with signs of ice-jamming events identified in the trees from the five highest years of instantaneous maximum water levels. Additionally, a correlation between the peak events in the two data sources was also revealed.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».