Impact of Environmental Factors on Energy Balance and Ice Growth in Winter Recreational Waterways: A Study of the Rideau Canal Skateway
Notice bibliographique
Résumé
The impact of climate change on the Rideau Canal Skateway (RCS), an outdoor skating rink, has become increasingly evident in recent years. This research focuses on growing high-quality ice for skating on the RCS using an energy balance method that integrates field data and numerical simulations. The aim is to provide insights that support decision-making and help develop strategies to extend the RCS skating season. The findings highlight the importance of strategic interventions, considering the time sensitivity of actions in response to air temperature fluctuations, snowfall events, and rainfall events that affect ice growth. The research emphasizes the multifactor nature of ice growth, illustrating the interactions among various climatic variables. A coupled heat transfer model was used to simulate changes in ice thickness, forced by environmental variables that were measured using devices installed at the weather station in the RCS. Results indicate that a thick layer of snow negatively impacts ice formation due to its insulating properties, which can reduce or stop ice growth and necessitate careful snow management. The results underscore the critical role of timely actions, such as surface snow clearing or intentional flooding, in mitigating the adverse effects of climate change. Overall, this research advances our understanding of the complex factors governing ice growth and stability along the RCS and offers practical insights for mitigating the impacts of climate change on the system.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».