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Enregistrement W44698024

Modèle géospatial de prédisposition des rivières aux embâcles.

2013· article· fr· W44698024 sur OpenAlexaboutno aff
Stéphane Munck

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS (National Institute for Scientific Research (Canada)) · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyForestryHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les embâcles sont les événements les plus dramatiques provoqués par le dégel et \nl'accumulation rapide de glace. Lorsqu'une rupture dynamique du couvert de glace se produit \ndans une rivière, la glace mise en mouvement risque de se stopper là où les conditions \nmorphologiques du chenal créent un obstacle naturel, c'est-à-dire lorsque le volume de glace se \ndéplaçant excède la capacité de transport de la rivière (USACE, 1994). Les conséquences \ndévastatrices des inondations dues aux embâcles rendent leur étude primordiale afin de fournir \nune alerte rapide à ces populations, et permettre la mise en place de mesures de réduction \nd'embâcles (White, 2002). En cherchant à déterminer la combinaison de variables \nhydrologiques et morphologiques décrivant le mieux le processus d'embâcle, il est alors \npossible de caractériser le lieu et la fréquence de celui-ci (White, 2002). \nDe nombreuses études ont été menées dans cette direction, les scientifiques favorisant \nhistoriquement des approches empiriques et statistiques. Mais ces modèles restent limités car \nsouvent restreints au site étudié et difficilement exportables ailleurs (White, 2002). Ainsi, cette \nétude vise à développer un modèle géospatial simplifié estimant la prédisposition d'une rivière \naux embâcles, quelle que soit sa position géographique. La question n'est pas ici de déterminer \nquand le couvert de glace brisera mais bien de savoir où la glace en mouvement est \nsusceptible de s'agglomérer. \nDans cette optique, un certain nombre de paramètres physiques ont été identifiés dans la \nlittérature comme ayant un rôle majeur dans le processus de formation et de développement \ndes embâcles : la présence d'îles, les rétrécissements du chenal, les fortes sinuosités, la \nprésence de ponts, les confluences de rivières, et enfin les ruptures de pente. Ces six \ncaractéristiques morphologiques du chenal ont ensuite été représentées spatialement, en deux \ndimensions, à l'aide des outils de l'interface SIG FRAZIL (Gauthier et al., 2008). \nA partir de cette géospatialisation nous avons développé les trois indices suivants : l'indice de \nrétrécissement, l'indice de sinuosité et l'indice de rupture de pente. Nous avons attribué à \nchacun de ces trois indices des valeurs seuils afin de diviser leurs plages de valeurs en quatre \nparties: 0 allant à celle ayant le moins d'influence sur la formation d'un embâcle, et 3 allant à la \ncelle en ayant le plus. Ces seuils ont été calculés à partir des données historiques d'embâcles \ncollectées en partenariat avec le Ministère de la Sécurité Publique du Québec. À ce niveau, il \nnous est apparu impossible de déterminer les seuils de l'indice de rupture de pente, les valeurs \ntrouvées étant souvent trouvées égales à zéro. Cette particularité a découlé de l'utilisation de \ndonnées altimétriques issues de la BDTQ, qui ne se sont pas avérées pertinentes pour une \nanalyse fine de la pente des cours d'eau. Faute de pouvoir se procurer des données \naltimétriques plus précises, nous avons décidé de plus tenir compte de l'indice de rupture de \npente pour la suite de l'étude. \nEn dernier lieu nous avons établi la pondération des deux indices restant, afin de rendre compte \nde leurs influences réciproques. Cela a été effectué en regardant, pour chaque embâcle \nrépertorié, les paramètres morphologiques responsables de leur formation. Nous avons ainsi pu \nmettre en évidence que l'indice de rétrécissement possédait trois fois plus d'importance dans la \npondération que l'indice de sinuosité. Afin de normaliser ces poids nous avons utilisé une \nméthode d'analyse hiérarchique multicritères développée par Saaty (1990). L'indice final de \nprédisposition des rivières aux embâcles a été obtenu en multipliant pour chaque tronçon de la \nrivière et pour chaque indice la valeur de la classe par son poids, puis en faisant la somme de \nces deux valeurs pondérées (numérateur), divisée par la somme pondérée correspondant aux \nvaleurs maximales possibles (dénominateur). Le résultat a été divisé afin d'obtenir un indice \nnormalisé. \nCette méthodologie a été appliquée à trois rivières québécoises (Chaudière, Saint-François, et \nl'Assomption). Les cartes en résultant ont été validées grâce aux observations historiques \nd'embâcles déjà utilisées pour la pondération des indices. Au total 22 sites d'embâcles ont été \nclassés comme ayant une prédisposition majeure, 9 comme ayant une prédisposition modérée \net 16 comme ayant une prédisposition faible. Le taux d'erreurs positives général des trois \nrivières a été trouvé égal à 5.1 % (embâcle prédit à tort par le modèle), ce qui correspond à 94 \nsegments sur 1813. Ce taux est légèrement inférieur pour la rivière Chaudière (4.5 %), ce qui \nest peut être dû à un nombre d'observations historiques d'embâcles plus élevé. À terme, ce \nmodèle conceptuel pourrait devenir un entrant dans des modélisations qui tiendraient aussi en \ncompte des conditions hydrologiques et météorologiques. Cependant un travail supplémentaire \npourrait auparavant être accordé à son automatisation, ainsi qu'à une nouvelle calibration des \nseuils et des pondérations des indices, si possible à partir de données historiques différentes. \n

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,004

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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