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Enregistrement W7030237476

Modélisation et analyse hydrologique et thermique d’un cours d’eau aménagé : la rivière Tobique (Nouveau-Brunswick, Canada).

2023· dissertation· fr· W7030237476 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsoilStatistical analysisProcess dynamics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La température de l'eau est reconnue comme une variable essentielle affectant la gestion des ressources en eau et contrôlant l'existence et le développement des organismes aquatiques. Malgré de nombreuses études sur les températures de l'eau en Amérique du Nord, seules quelques-unes se sont concentrées sur l'hiver et ont principalement ciblé l'altération des rivières régulées en été. L'objectif principal de cette étude est de développer une approche pour prédire la température de l'eau de la rivière Tobique, Nouveau-Brunswick, Canada, en considérant l'impact de quatre réservoirs nommés Serpentine, Long, Sisson et Trousers, sur le système du régime thermique de la rivière d'ici 2100. De plus, les degrés-jours ont été utilisés pour estimer le temps d'éclosion du saumon atlantique et de l'omble de fontaine, deux espèces d'eau froide sensibles aux fluctuations irrégulières de la température de l'eau. À cet égard, CEQUEAU, un modèle hydrologique et de température de l'eau, a été utilisé pour simuler le débit et la température de l'eau de la rivière Tobique. L'évaluation de l'impact thermique des barrages sur la Tobique a été réalisée en simulant des températures de l'eau à différentes profondeurs dans les réservoirs du lac Serpentine et la température de l'eau en aval des trois autres réservoirs à l'aide d'un modèle statistique. Ce modèle statistique a été couplé à CEQUEAU pour étudier l'impact du puisage de l'eau du réservoir à différentes profondeurs sur les températures en aval. Des données météorologiques futures ont été requises comme données d'entrée dans le modèle pour simuler l'effet du changement climatique sur le régime thermique de la rivière Tobique. En conséquence, ces ensembles de données ont été extraits de l'expérience régionale coordonnée de réduction d'échelle du climat (CORDEX). Le modèle sélectionné était CanRCM4, un modèle climatique régional qui réduit dynamiquement les informations climatiques mondiales générées par le modèle canadien du système terrestre de deuxième génération (CanESM2). Parmi les scénarios de changement climatique disponibles, le RCP8.5 a été sélectionné. Les résultats ont indiqué que la température moyenne de la rivière augmenterait d'environ 3,5°C sous l'effet du changement climatique. La température de l'eau simulée a montré que les barrages pouvaient modifier les températures de l'eau en aval de la rivière couverte de glace en hiver jusqu'à une distance d'au moins 2-3 km des réservoirs. Les calculs des degrés-jours ont démontré que les œufs de saumon atlantique et d'omble de fontaine devraient éclore plus tôt au printemps ou même en hiver en raison de la température plus élevée dans les tronçons de rivière à proximité du barrage (< 3 km), ce qui pourrait les mettre en danger. Water temperature is recognized as an essential variable affecting water resource management and controlling the existence and development of aquatic organisms. Despite numerous studies on water temperatures in North America, only a few have focused on winter and mainly targeted summer and the alteration of regulated rivers in summer. The main objective of this study is to develop an approach to predict the water temperature of the Tobique River, New Brunswick, Canada, considering the impact of four reservoirs named Serpentine, Long, Sisson and Trousers, on the system of the thermal regime of the river by 2100. In addition, degree days were employed to estimate the hatching time of Atlantic salmon and Brook trout, as two cold-water species sensitive to irregular water temperature fluctuation. In this regard, CEQUEAU, a hydrological and water temperature model, was used to simulate the flow and water temperature of the Tobique River. Assessment of the thermal impact of dams on the Tobique was performed by generating water temperatures at different depths in Serpentine Lake reservoirs and water temperature downstream of the other three reservoirs using a statistical model. This statistical model was coupled to CEQUEAU to investigate the impact of drawing reservoir water at different depths on the downstream temperatures. Future meteorological data were required as input in the model to simulate the effect of climate change on the thermal regime of the Tobique River. As a result, these datasets were retrieved from the Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (CORDEX). The selected model was CanRCM4, a regional climate model which dynamically downscales the global climate information generated by the second-generation Canadian Earth System Model (CanESM2). Among available climate change scenarios, RCP8.5 was selected. Results indicated the average temperature of the river would increase approximately by 3.5°C under the effect of climate change. The simulated water temperature showed that the dams could change downstream water temperatures of the ice-covered river in winter up to a distance of at least 2-3 km from the reservoirs. Degree days calculations demonstrated that Atlantic salmon and Brook trout eggs are expected to hatch earlier in spring or even winter due to the higher temperature in river reaches located close to the dam (< 3 km), which could endanger them.

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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,258 · 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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