Predicting spatial distributions of sediments in fluvial environments using kriging and flowline based distances.
Notice bibliographique
Résumé
The process of predicting reasonable spatial distributions of surficial sediments in fluvial environments using interpolation techniques can be quite challenging. The process of sediment transport creates anisotropy in the spatial distributions that follow the direction of flow. Standard geostatistical software only allow for the incorporation of one anisotropy direction for the entire problem domain. This is problematic for fluvial environments because an average direction usually misrepresents the local changes in anisotropy throughout the river. A distance transformation technique based on flowlines was applied in an attempt to improve the way geostatistical algorithms deal with anisotropy. The standard geostatistical method of ordinary kriging was modified so that distances measured along, and perpendicular to, flowlines are substituted for the Cartesian coordinate system distances typically used. Five simple test cases were generated using the CH3D hydrodynamic model with sediment transport to examine how the method performs in idealized environments. (Abstract shortened by UMI.)Dept. of Civil and Environmental Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2004 .W56. Source: Masters Abstracts International, Volume: 43-01, page: 0269. Advisers: Stanley Reitsma; Phil Graniero. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2004.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».