Hydrodynamic Modelling of Storm Surge on Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Lake Erie is the second smallest and shallowest Great Lake, with a gradual bathymetric profile and alignment of the lake's longitudinal axis with common wind patterns.The physical characteristics of Lake Erie result in major storm surge events along the lake's shoreline, having significant social and economic consequences.To understand the sensitivity of Lake Erie to physical and atmospheric variables, a highresolution storm surge model was developed using Delft3D.This model aimed to accurately hindcast an extreme water level event which had a maximum water level differential of 4.27 m and a maximum windspeed of ~25 m/s.The Delft3D model exhibited low sensitivity to lake bottom friction and high sensitivity to wind drag as demonstrated through iterative sensitivity analysis.The final model predicted a maximum water level differential of 3.68 m with a total Root Mean Square Deviation (RMSD) of 0.14 m for the fiveday simulation period.Model results are comparable to existing hydrodynamic models for Lake Erie and fall within the upper range of maximum water level hand calculations.Further calibration of wind drag parameters is recommended to improve model performance.Once this model is developed further it may be applied to compliment and improve water level forecasts made by an existing operational hydrodynamic forecast system called COASTLINES (Canadian cOASTal and Lake forecastINg modEl System).This system will provide improved water level predictions using near-real time atmospheric forcing for lake management and public awareness.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».