Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Rating curves (RC), which establish a relationship between stage and discharge at a given cross-section of a river, are largely used by national agencies to measure flow. RC are constructed from gauging measurements and are usually represented by power functions, a mathematical function frequently used to represent stage-discharge relationship of standard hydraulic structures. Uncertainties on estimated flows based on rating curves can be significant, especially for high and low flow regimes. It is therefore important to report these uncertainties as accurately as possible. Many approaches estimating the sources of uncertainties on flows have been proposed but are generally too complex for large scale application to hydrometric networks. This paper proposed an approach to develop rating curves and assess the corresponding uncertainties on estimated flow that can be readily applied to large-scale hydrometric networks. This approach takes into consideration possible changes in RC over time due to hydraulic or geomorphologic modifications and assessed if one or two power functions are needed to adequately represent the stage-discharge relationship over the available range of gauged stages. RC at Quebec hydrometric stations have been constructed. Relative differences between flows estimated from the RC and gauged flows are used to assess uncertainties on estimated flow. They were adjusted to normal or logistic distributions with constant (stage-independent uncertainties) or stage-dependent scale parameters (stage-dependent uncertainties). Mean standard deviation on estimated flows for RC with stage-independent uncertainties (75.0 % of the RC) is 6.5 %, while for RC with stage-dependent uncertainties, they increase significantly at low stages reaching values larger than 20 % for some RC at the lowest gauged stage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,070 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».