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Enregistrement W92217652

Température de l'eau du fleuve Saint-Laurent :extrêmes hydroclimatiques, modélisation 2D et application à l'habitat du poisson.

2011· article· fr· W92217652 sur OpenAlex
Valérie Ouellet

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsEnvironmental scienceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente thèse s'inscrit dans la foulée des travaux de modélisation sur le fleuve Saint-
\nLaurent, initiés à l'INRS Eau Terre Environnement par Michel Leclerc et Yves Secretan, en
\npartenariat avec Environnement Canada, ainsi qu'avec le Ministère des Ressources naturelles
\net de la Faune.
\nEn 2001, le fleuve Saint-Laurent a connu l'une des plus grandes mortalités massives de son
\nhistoire lorsque plus de 25 000 carcasses de carpe ont été retrouvées sur des centaines de
\nkilomètres entre les régions de Montréal et Québec. Après avoir examiné plusieurs causes
\npotentielles, les températures très élevées de l'eau furent rapidement identifiées comme un
\nimportant élément déclencheur de la mortalité. Les analyses fréquentielles réalisées dans cette
\nthèse révélèrent qu'en 2001, les températures de l'air étaient effectivement anormalement
\nélevées, avec une période de retour d'environ 20 ans, les températures de l'eau étaient aussi
\ntrès élevées avec une récurrence d'environ 50 ans et les niveaux d'eau du fleuve étaient très
\nbas, avec une période de retour de 70 ans. Le Saint-Laurent a donc effectivement connu des
\nextrêmes hydroclimatiques en 2001. Dans le cadre d'un projet connexe, des analyses de stress
\ngénique et de performance du système immunitaire furent réalisées en laboratoire afin de
\ndéterminer comment la température de l'eau pouvait causer la mort de carpes, pourtant
\nréputées pour tolérer des conditions extrêmes (température de l'eau élevée, faible
\nconcentration en oxygène, turbidité, etc.). Les résultats montrèrent que la capacité de
\nphagocytose diminuait de plus de 70% lorsque les individus étaient soumis à une hausse
\nconstante de température de l'eau avec un taux de 1.0°C/jour jusqu'à l'atteinte de 34,80°C. La
\ntempérature semble donc avoir joué un rôle dans la mortalité massive d'une part, en atteignant
\nla limite létale de la carpe et d'autre part, en diminuant les capacités du système immunitaire à
\nse défendre contre les différents pathogènes présents dans le milieu. Ces résultats, conjugués
\naux préoccupations croissantes de l'effet des changements climatiques sur le régime thermique
\ndes cours d'eau furent le déclencheur du présent projet. Ses principaux objectifs visent le
\ndéveloppement d'un modèle 20 de température de l'eau pour le fleuve Saint-Laurent, ainsi que
\nle développement d'un modèle d'habitat de reproduction de la carpe, qui inclut la thermie
\ncomme variable et utilise une approche de logique floue pour le calcul des indices de qualité de
\nl'habitat.
\nLe grand nombre de travaux qui existent pour représenter les différents flux de chaleur d'un
\nbilan thermique rend difficile le choix d'une équation en particulier. Il fut donc décidé d'effectuer
\nune première expérience de calcul de bilan thermique en milieu contrôlé afin de mesurer tous
\nles flux de chaleur et de comparer les observations aux données simulées par les différentes
\néquations. Ceci n'aurait pu être réalisé directement sur le fleuve, notamment à cause de
\nl'influence majeure de l'hydrodynamique. Cette expérience présentait aussi l'avantage de
\npermettre l'identification et l'évaluation quantitative des sources d'erreurs possibles pour le
\ncalcul du bilan thermique. Il fut ainsi possible de sélectionner les équations les plus
\nperformantes (en terme de racine de l'erreur quadratique par rapport aux observations) et donc
\nde s'assurer de leur capacité à représenter le mieux la réalité. Par le fait même, l'influence de
\nchacun des flux de chaleur a pu être évaluée et l'expérience a permis de constater que le bilan
\nthermique est contrôlé à plus de 70% par les flux radiatifs entrants et sortants. Le modèle qui en
\nrésulte simule la température de l'eau au pas de temps horaire sur une période de deux mois
\navec une racine de l'erreur quadratique moyenne (RMSE) de 0,71°C.
\nLes connaissances acquises grâce à l'expérience réalisée en milieu contrôlé permirent de
\ndévelopper un modèle déterministe de température de l'eau pour le fleuve Saint-Laurent. Une
\nattention particulière fut portée sur la définition de la fonction du vent contenue dans le flux
\névaporatif afin de prendre en compte l'effet de la turbulence sur le taux d'évaporation. Le
\nmodèle de température de l'eau fut couplé à un modèle hydrodynamique et il permet de
\nmodéliser les variations spatio-temporelles (2D) de température de l'eau. Le modèle simule les
\ntempératures de l'eau au pas de temps horaire et journalier. Cependant, les résultats au pas de
\ntemps journalier sont présentés dans la présente thèse puisque l'utilisation du modèle au pas
\nde temps horaire nécessitera l'acquisition de certaines données pour raffiner le modèle de
\ntempérature de l'eau et en améliorer la performance en zones peu profondes (< 0,50 m). Le
\nmodèle permet de simuler les températures de l'eau avec un RMSE moyen de 0,41°C en zones
\nmoyennement profondes (0,50 à 1,50 m) à profondes (> 1,50 m) et autour de 1,O°C au global.
\nLes images créées à partir des simulations ont été comparées à des images satellitaires, pour
\nvalider les valeurs de température de l'eau ainsi que la répartition spatiale et temporelle du
\nrégime thermique.
\nAfin d'étudier en détail les conditions de l'été 2001, un modèle d'habitat de reproduction de la
\ncarpe fut développé. En plus de caractériser cet habitat à l'aide des variables usuelles que sont
\nla profondeur, la vitesse et la végétation, ce dernier tient compte de la thermie afin d'évaluer
\ncomment elle peut limiter ou non, la répartition des habitats disponibles. Cela a aussi permis
\nd'identifier des refuges thermiques potentiels lorsque la température de l'eau est relativement
\nélevée et d'en étudier l'accessibilité et la répartition au cours de l'évènement de 2001. Dans ce
\nmodèle, le calcul des indices de qualité de l'habitat (IQH) fut développé en utilisant une
\napproche de logique floue afin de mieux représenter la variabilité naturelle qui existe dans la
\ndéfinition des différents critères et d'inclure des données qui proviennent de différentes sources.
\nLe principal avantage de la logique floue se trouve dans le fait que le passage d'une classe à
\nune autre se fait de manière graduelle, plutôt que selon une approche dichotomique telle que
\ncelle utilisée dans la théorie des ensembles classiques. Les variables d'habitat sont
\nreprésentées par des ensembles flous qui sont combinés selon certaines règles pour obtenir un
\nIQH composite. La dernière étape consiste à défuzzifier l'IQH flou pour en faire un nombre réel.
\nLa comparaison de deux méthodes de défuzzification a mis en lumière le fait que les valeurs
\nd'indice de qualité d'habitat obtenues avec la méthode du centre de gravité présentent moins de
\nvariabilité et sont surtout confinées entre 0,25 et 0,40. Ceci s'explique par le fait que comme la
\nmajorité des fonctions d'appartenance dans cette étude sont trapézoïdales, le centre de gravité
\nd'un trapèze donne la même valeur en abscisse, peu importe sa hauteur, qui est elle définie par
\nla valeur d'appartenance. Avec la méthode développée dans la thèse, il est possible d'obtenir
\ndes valeurs entre 0,15 et 1,0, ce qui donne une meilleure évaluation de la répartition des
\nhabitats de qualités par rapport à ceux de moindre valeur. Les résultats ont permis de constater
\nune diminution des valeurs d'IQH avec l'augmentation des températures, et ce, de plus de
\nmoitié dans les baies généralement prisées par la carpe. Avec la diminution des niveaux d'eau
\nà un niveau estival (mai à août) moyen de 3,60 m, comparé à un niveau moyen de 4,36 m (Moyenne calculée à partir d'une série de niveaux d'eau de 72 ans pour la même période, c.-à-d. de mai
\nà août.), et l'augmentation de la température de l'eau (34,0°C), il est possible de voir apparaître des
\nhabitats de piètre qualité (IQH < 0,20) en s'éloignant des rives du lac. L'augmentation de la
\ntempérature de l'eau a eu pour principal effet de diminuer les habitats de qualité de près de la
\nmoitié et de diminuer l'accessibilité à des zones propices pour l'acclimatation ou la récupération
\npuisque la majorité des habitats qui présentent des températures de l'eau adéquate sont situés
\nà des profondeurs (plus de 2,0 m) et des vitesses (> 0,30 m/s) normalement non prisées par la
\ncarpe, autrement que pour certains déplacements (Cooper, 1987).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,232 · 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