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Enregistrement W6983508533

Modélisation de la variabilité des sédiments en 
\nsuspension dans deux bassins versants sur l'Île-du-Prince-Édouard avec le modèle SWAT.

2023· dissertation· fr· W6983508533 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeCoastal zoneSiltationRiver floodDrainage basin
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La dégradation des sols et la pollution des milieux aquatiques sont des problématiques majeures dans les zones agricoles, y compris sur l'Île-du-Prince-Édouard (Î.-P.-É.). La gestion efficace des terres agricoles nécessite une meilleure analyse quantitative des flux de sédiments en suspension dans les cours d'eau. Dans le cadre de ce projet de recherche, les travaux ont porté sur la modélisation des flux hydriques, des sédiments en suspension et des charges à l'aide du modèle SWAT (Soil and Water Assessment Tool) dans deux bassins versants de l'Î.-P.-É. L’objectif est d'évaluer les variations potentielles des paramètres hydrologiques et sédimentaires dans le futur, en prenant en compte un scénario de changement climatique (RCP 8.5). L’analyse a également porté sur les tendances sédimentaires selon le scénario envisagé et leurs impacts potentiels sur les écosystèmes. Pour collecter des données, deux sondes de niveau d'eau et deux sondes de rétrodiffusions optique (Optical Back Scatterometer, ou OBS) ont été installées dans les rivières des bassins versants de Tuplin Creek et Spring Valley. Ces dispositifs enregistrent en continu les niveaux de sédiments en suspension et les données de débit depuis juin 2021. Les données collectées sont utilisées pour calibrer manuellement les modules hydrologiques et sédimentaires du modèle SWAT. Ce modèle intègre un indice d'utilisation des terres qui varie dans l'espace et dans le temps, ce qui permet d'évaluer les effets des changements proposés dans les pratiques agricoles (augmentation des bandes riveraines) sur les charges sédimentaires. Les résultats de la calibration et de la validation des modèles pour les paramètres hydrologiques et sédimentaires sont satisfaisants, avec des valeurs d'efficacité de Nash-Sutcliffe (NSE) et de Kling-Gupta Efficiency (KGE) qui indiquent une bonne simulation dans un contexte agricole et pour une période limitée. En utilisant le scénario de changement climatique RCP 8.5, les concentrations de sédiments en suspension (CSS) jusqu'à 2100 ont été modélisées, ce qui a révélé une légère augmentation de la moyenne de ces concentrations. Dans le bassin versant de Tuplin Creek, les simulations suggèrent une augmentation significative des pics de SES extrêmement élevés (supérieurs à 1500 mg/L), ce qui pourrait entraîner des perturbations plus fréquentes et importantes des écosystèmes. En résumé, cette étude avait pour objectif d'améliorer la compréhension des processus de transport des sédiments en suspension et de leur évolution future dans les bassins versants agricoles de l'Île-du-Prince-Édouard. Les résultats de cette recherche contribueront à une meilleure gestion des terres agricoles et à la préservation des écosystèmes aquatiques face aux défis liés à la dégradation des sols et aux changements climatiques. Soil degradation and water pollution are major concerns in agricultural areas, including Prince Edward Island (PEI). Effective land management requires a thorough understanding of suspended sediment dynamics in water bodies. In this research project, the focus is on modeling the hydrological processes, suspended sediment transport, and associated loads using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) in two agricultural watersheds in PEI. The objective is to assess the potential variations in hydrological and sedimentary parameters in the future, considering a climate change scenario (RCP 8.5). Additionally, the study investigates sediment trends and their potential impacts on ecosystems for this scenario. To collect data, two water level sensors and two optical backscatterometers (OBS) were deployed in the Tuplin Creek and Spring Valley watersheds. These devices continuously record suspended sediment levels and flow data since June 2021. The collected data are utilized to calibrate the hydrological and sediment models of SWAT manually. The SWAT model incorporates a land use index that varies spatially and temporally, enabling the evaluation of the effects of proposed changes in agricultural practices on sediment loads. The calibration and validation results of the hydrological and sediment models demonstrate satisfactory performance, with Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) and Kling-Gupta Efficiency (KGE) values indicating accurate simulation in an agricultural context and for a limited period. Using the RCP 8.5 climate change scenario, suspended sediment data until 2100 were modeled, revealing a slight increase in average sediment concentrations. In the Tuplin Creek watershed, simulations suggest a significant rise in extremely high sediment peaks (exceeding 1500 mg/L), which could lead to more frequent and severe disruptions to ecosystems. In summary, this study aims to enhance the understanding of suspended sediment transport processes and their future evolution in agricultural watersheds of Prince Edward Island. The research outcomes will contribute to improved land management practices and the preservation of aquatic ecosystems in the face of soil degradation and climate change challenges.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,238 · 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
Publié2023
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Résumé présentoui

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