Modelling Surface Waves in Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Lake Erie is the shallowest of the Great Lakes with a unique bathymetry making it susceptible to storm surges and sediment resuspension. Surface waves effects these events which has an impact on biological diversity and surrounding communities. The simulation of surface waves is important for developing a better understanding of their effects on Lake Erie, and in this study a coupled DELFT3D-SWAN model was used to simulate waves during a major storm event. Significant wave height data from buoys were used to compare to the modelled wave heights and validate the model. The bottom friction coefficient was adjusted to determine the effects of the shallow depth of Lake Erie on the simulated wave height. During weather conditions in Lake Erie defined as winds between 2.50 m/s and 15.0 m/s, changing the bottom friction coefficient has a limited effect on modelled of significant wave height. During weather events with winds greater than 15.0 m/s, bottom friction does influence the significant wave height. The stronger winds generate large waves which results in more energy loss from bottom friction. The bottom friction coefficient is different for each basin when investigating wave heights larger than 3.00 m. For the western, central, and eastern basin, the recommended JONSWAP bottom friction is different due the different bathymetry of each basin. When simulating the lake during typical conditions or when investigating all three basins, a value of 0.067 m 2 /s 3 is recommended as it is the most accurate of the simulations with a root mean square error (RMSE) = 0.33 m and a R 2 = 0.81. The model performs with a similar error to previous Great Lakes wave models making it a valid model to use to simulate waves in Lake Erie.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».