Aquifer vulnerability mapping and GIS: A proposal to monitor uncertainty associated with spatial data processing
Notice bibliographique
Résumé
An aquifer assessment was undertaken by the Geological Survey of Canada to estimate the sustainability and aquifer vulnerability in the St. Lawrence Lowlands of south western Quebec. The DRASTIC model and GIS was used to calculate and produce vulnerability maps. A detailed monitoring of data processing was performed to control the accuracy of the vulnerability maps. Overall estimates involved identifying errors and uncertainty associated with spatial and descriptive data used to run the model. The data analysed was related to wells, drillings, thematic maps, and also multiple processing data including errors and uncertainty attributed to calculations of the hydraulic conductivity, data interpolations, intersections of spatial data layers, etc. A categorization system using the Unified Modeling Language (UML) was proposed to categorize spatial data with respect to the degree and sources of possible uncertainties. This article presents the categorization system used, an example of an application for an study area and a discussion around its usefulness in controlling data processing (GIS and model integration). This work shows that uncertainty associated with spatial data processing and integrating data to a numerical system can be very significant, the main ambiguity occurring when cleaning data, interpolating, classifying and overlaying. Uncertainty characterization on the data processes was a valuable source of information. Monitoring the uncertainty associated with spatial data processing is almost more important to assemble than the model itself. However uncertainty monitoring may be complex and subjective and in fact it is rarely done on a regular basis mainly because it requires much more efforts compare to simply running the model.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».