Winter water quality modelling under ice-affected conditions in rivers and lakes: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
• Water quality modelling studies in ice-affected waterbodies were critically examined. • Seven water quality models for rivers and lakes with ice capabilities were reviewed. • Models typically consider ice as a barrier to exchanges with environment. • Most models with ice capabilities neglect its effects on flow resistance. • Winter water quality modelling is constrained by model limitations and winter data scarcity. Numerical models are important tools for studying and predicting water quality in aquatic environments. Although there are many water quality models that are available (both freely and commercially), very few have capabilities to consider the effects of an ice cover in the simulation of water quality conditions in winter. This paper provides a comprehensive review of water quality models used to study winter water quality in rivers and lakes, focusing on their capabilities to simulate ice and how the ice interacts with the aquatic environment. Seven models are reviewed: CE-QUAL-W2, WASP, EFDC/EFDC+, MIKE HYDRO River, TELEMAC-MASCARET, ELCOM-CAEDYM/AEM3D, and HEC-RAS. The paper also reviews the modelling studies on seasonally ice-affected water bodies worldwide based on some of these models, coupled models, and other study-specific models. This review highlights the challenges associated with water quality modelling in ice-affected rivers and lakes, due to both model limitations and a scarcity of winter water quality data. The review also underscores the need for the collection of water quality data with equal emphasis on winter data, as this is not only necessary for accurate calibration of models during ice-affected periods, but also for developing a better understanding of how ice affects water quality and vice versa. This will allow important interactions between water quality and ice to be identified and integrated into models.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».