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Record W2943716128

Développement d’un modèle hydrologique intégré des eaux de surface et des eaux souterraines, de complexité moyenne, adapté pour les régions humides

2019· article· fr· W2943716128 on OpenAlexfundaboutno aff
Mohammad Bizhanimanzar

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicKarst Systems and Hydrogeology
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Sherbrooke
KeywordsForestryGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les modèles hydrologiques intégrés des eaux de surface et des eaux souterraines sont la génération récente de modèles hydrologiques dans lesquels les processus hydrologiques et leurs interactions dans les zones de surface et les zones souterraines sont efficacement pris en compte. L'importance de ces outils réside dans les régions humides où les eaux de surface et l’eau souterraine sont étroitement liées et où les eaux souterraines peu profondes peuvent considérablement contrôler les réactions des débits à l'exutoire et la dynamique de l'humidité du sol. Le modèle intégré eaux de surface - eaux souterraine d'un bassin peut être réalisé à l'aide de modèles couplés de manière externe ou de modèles couplés à base physique. Le premier type de modèles est basé sur le couplage des modèles hydrologiques et des eaux souterraines existants. Dans le second, la description de l’écoulement dans les zones de surface et de sous-surface repose respectivement sur les équations de Saint-Venant et de Richards. Le processus de résolution numérique dans les modèles couplés à base physique impose des résolutions spatiales et temporelles fines pour une solution stable et, par conséquent, est très exigeant en calcul pour les applications à l'échelle du bassin versant. D'autre part, la simplification de l'interaction des zones non-saturée et saturée dans les modèles à couplage externe limite leur applicabilité dans le cas d’applications de nappe phréatique peu profonde où il y a un échange continu de l'humidité du sol entre ces deux zones.
\nDans cette thèse, un modèle hydrologique intégré basé sur le couplage de MOBIDIC et de MODFLOW pour des applications dans des régions humides avec des nappes phréatiques peu profondes a été développé suivant trois étapes. Premièrement, MOBIDIC et MODFLOW ont été couplés et la performance du modèle ainsi construit a été évaluée dans le bassin versant de Thomas Brook situé en Nouvelle-Écosse par rapport à MIKE SHE, un modèle couplé à base physique pris comme modèle de référence. Des mesures disponibles du débit à l'exutoire de la rivière et des niveaux de la nappe phréatiques ont servi de variables comparatives. Deuxièmement, la prise en compte d'un emmagasinement spécifique dépendant de la nappe phréatique introduit dans MOBIDIC-MODFLOW pour capter la dynamique de la nappe phréatique sous différentes configurations de types de sol et de formes du plan de la pente a été étudiée. Enfin, le concept d’emmagasinement spécifique dynamique a été utilisé pour revoir le calcul de la recharge des eaux souterraines et du module d’écoulement non-saturé de MOBIDIC en utilisant la réponse de la nappe phréatique simulée de MIKE SHE.
\nLa comparaison des nappes phréatiques simulées pour des scénarios d’essai bidimensionnels (pente uniforme) et sur un bassin versant quasi réel a montré que les modifications apportées peuvent considérablement améliorer les prévisions de la nappe phréatique de MOBIDIC-MODFLOW. De plus, les modifications apportées conservent l'efficacité paramétrique et de calcul du modèle, ce qui montre le potentiel pour la modélisation intégrées des eaux surface et des eaux souterraines à l’échelle des bassins versants.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.194
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.215
Teacher spread0.182 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2019
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