CGU HS Committee on River Ice Processes and the Environment 14th Workshop on the Hydraulics of Ice Covered Rivers
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the FRAZIL Project is to develop a GIS-based system in support of winter river flow modelling and ice-related flood forecasting. Usually, in situ measurements and simulation models are used to characterize the state of the river and to foresee its future behaviour. The advantage of using GIS in hydraulic modelling is the potential for extracting topographically correct cross-section data from a DTM that can be used to determine river stage and floodplain extent as calculated in hydraulic modelling software package. However, such applications require a detailed description of the channel geometry and do not deal specifically with winter flow modelling and the presence of an ice cover. River1D, a one-dimensional unsteady flood routing model has been developed to study ice-related events and has been successfully used to adequately predict flood hydrographs over long river reaches, based on relatively limited data. The FRAZIL GIS-based system is well adapted to provide some of the physical characteristics of the river channel. It proposes tools to assist in building the channel geometry, partitioning the river and preparing data for the hydraulic model, while taking advantage of the database and other functions of the ArcGIS software. It is also developed to take advantage of the river ice information which can be derived from a radar image. This component provides an ice map, ice coverage for reaches along the river, relative ice roughness and the location and length of ice jams. This paper presents the approaches used in the development of the FRAZIL tools for River1D. The demonstration is made on a section of the Athabasca River (Alberta).
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,013 |
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 ».