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Enregistrement W7048987290

Modélisation de la qualité de l’eau et bilan des nutriments azote et phosphore dans le bassin versant de la rivière des Hurons.

2020· dissertation· fr· W7048987290 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal wasteAquatic environmentHydrology (agriculture)Drainage basin
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis 2006, le lac St-Charles, principal réservoir d’eau potable de la Ville de Québec, est sujet à des nuisances de cyanobactéries et de fleurs d’algues contribuant à la dégradation de son état trophique. La rivière des Hurons en tant que principal affluent du lac St-Charles joue un rôle dans l’apport en nutriments et conséquemment dans la qualité de l’eau du lac. Afin de comprendre l’ensemble des processus de transport et de transformation des nutriments (N et P), de l’amont de la rivière des Hurons jusqu’au lac, nous avons recours à la modélisation mathématique et la résolution numérique des équations directrices. Plus précisément, on utilise le modèle hydrologique HYDROTEL pour simuler les débits en rivière et le modèle de qualité de l’eau EFDC (Environmental Fluid Dynamic Code) pour simuler les principaux paramètres de la qualité de l’eau. Les métriques de performance basées sur plusieurs études de modélisation montrent que le modèle EFDC simule bien tant l’hydrodynamique que la dynamique des concentrations de N et P dans le bassin versant de la rivière des Hurons. Il ressort de l’étude que l’occupation du bassin versant (source diffuse de contaminants incluant le parc d’installations septiques autonomes) et l’usine de traitement des eaux usées (UTEU, source ponctuelle de contaminants) de Stoneham contribuent pour une charge totale moyenne d’environ 1.54 T/an de phosphore soit 0.11 kg P/ha/an et de 43.8 T/an d’azote soit 3.19 kg N/ha/an en sortie de la rivière des Hurons vers le Lac St-Charles. Ces charges se répartissent respectivement aux proportions de 83.54% et 85.33% pour l’occupation du bassin versant et 16.46% et 14.66% pour l’UTEU de Stoneham. Over the past decade, Lake St. Charles, the primary drinking water reservoir of Québec City, has experienced several harmful algal blooms episodes contributing to the deterioration of the trophic state and water quality of this strategic water body. The Des Hurons River, the main tributary of Lake St. Charles plays a role in the supply of nutrients and consequently in the general water quality conditions of the lake. To further our understanding of the transport and transformation processes of nutrients (N and P), from the upstream portions of the Des Hurons River to the lake, we used mathematical and numerical modeling. More specifically, we used the HYDROTEL hydrological model to simulate river flows and the EFDC (Environmental Fluid Dynamic Code) water quality model to simulate the major water quality parameters within the river. Performance metrics based on several water quality studies showed that the EFDC model simulates well the hydrodynamics and dynamics of N and P concentrations in the Des Hurons River watershed. It emerges from the study that land use (diffuse source of contaminants including several onsite wastewater treatment plants distributed throughout the watershed) as well as the Stoneham wastewater treatment plant (WWTP, point source of contaminants) contribute to an average total load of approximately 1.54 T / year of P or 0.11 kg P/ha/an and 43.81 T / year of N or 3.19 kg N/ha/an. More specifically, these loads account respectively for 83.54% and 85.33% for the land use and 16.46%, 14.66% for the Stoneham WWTP.

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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,292 · 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
Publié2020
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Résumé présentoui

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