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Record W7002235033

Modélisation hydrologique CLASS-RAPID sous changement climatique sur le bassin versant du Haut-Montmorency

2020· other· fr· W7002235033 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicAssisted Reproductive Technology and Twin Pregnancy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europeDrainage basinSlope failureMain river
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les modèles hydrologiques traditionnels n’imposent pas la contrainte de conservation d’énergie à la surface. Lorsque soumis à des températures plus élevées, ils ont le potentiel de surestimer l’évapotranspiration. Le modèle de surface physique CLASS est couplé au modèle de routage RAPID, basé sur la méthode de Muskingum, pour former un modèle hydrologique plus robuste en contexte de réchauffement global. CLASS-RAPID est implanté sur le bassin versant du Haut-Montmorency (47.4°N, 71.1°O). CLASS est calibré et validé à l’aide d’observations hydrométéorologiques à la Forêt Montmorency ; RAPID est optimisé d’après les observations de débits de la Direction d’expertise hydrique du Québec. Des projections climatiques provenant des modèles CanESM2, CNRM-CM5, GFDL-ESM2M et MPI-ESM du Projet d’intercomparaison des modèles couplés et des scénarios climatiques RCP 4.5 et RCP 8.5 sont fournies en entrées à CLASS-RAPID afin de réaliser des simulations hydrologiques pour la période future de 2041 à 2070. Des projections climatiques provenant des mêmes modèles pour la période de référence de 1981 à 2005 sont également utilisées par CLASS-RAPID afin de générer une séquence de débits pouvant être comparée à celle de la période future. CLASS-RAPID obtient un score de NSE = 0, 66 au critère de performance de Nash-Sutcliffe. Le modèle reproduit fidèlement la séquence des évènements hydrologiques, mais sous-estime systématiquement les pointes de crue. Les simulations de CLASS-RAPID réalisées en condition de changements climatiques projettent que les crues printanières se produisent plusieurs dizaines de jours à l’avance pour la période future de 2041 à 2070 en comparaison à la période de référence. Pour les quatre modèles à l’étude, les simulations en condition de changements climatiques permettent de prévoir une diminution moyenne des débits d’étiage d’été de 40% pour le scénario climatique RCP 4.5 et de 50% pour le scénario climatique RCP 8.5. Pour les mêmes scénarios climatiques, l’Atlas hydroclimatique du Québec, qui repose sur une modélisation hydrologique traditionnelle, prévoit une diminution des débits de respectivement 37% et 45%.

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), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.808
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.012
GPT teacher head0.188
Teacher spread0.176 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
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