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Record W7019712999

Integrated numerical modelling applied to the water ressource managment in the scope of the Water Framework Directive

2011· other· fr· W7019712999 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen Repository and Bibliography (University of Liège) · 2011
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)LimitingScope (computer science)Field (mathematics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Présentation La présentation permet d’aborder quelques applications concrètes issues de la mise en place d’un outil opérationnel et prospectif de gestion de la qualité des eaux de surface, à l’échelle des bassins versants et des districts internationaux. Cet outil (Pegase Opera) est utilisé directement par les Agences, Administrations et Ministères gérant la ressource en eau de surface en adéquation avec les contraintes de la Directive Cadre Européenne sur l’Eau. Ce type d’outil est dédicacé à l’établissement des plans de gestion, la gestion du monitoring, la structuration de la connaissance « Qualité », l’analyse coût-efficacité, les études d’impacts, … Contexte Au départ d’un modèle mathématique de la qualité des eaux de surface, l’Unité R&D de l’Aquapôle a développé l’ outil opérationnel de simulation Pégase Opéra, doté d’une GUI (interface utilisateur) performante. Le développement de ce logiciel est actuellement supporté par différents partenaires dont, entre autres pour l’Europe, la DG environnement de la Région wallonne, 4 Agences de l’Eau françaises et l’administration de l’eau du Grand-Duché de Luxembourg. Il est (ou a été) testé sur d’autres domaines : en région flamande par la Vlaamse Milieu Maatschappij, en Pologne sur la haute Vistule, au Canada (Le Nicolet), au Brésil (l’Itajï). Il est également implémenté au niveau de plusieurs districts internationaux en Europe de l’Ouest : la Meuse, l’Escaut et la Moselle, impliquant donc également les pays et régions limitrophes. Ce type d’outil - physiquement basé - permet d’établir, via la modélisation explicite de l’écosystème rivière, la relation pression-impact entre l’ensemble des charges de pollution (urbaines, industrielles, élevage, agriculture…) et la qualité de l’eau dans tout le BV concerné. Il représente donc un outil déterministe puissant permettant, en tenant compte des contraintes de la DCE, de simuler différents scénarios de gestion et d’en déterminer les impacts sur l’écosystème. Il permet également d’optimiser dans le temps et dans l’espace les réseaux de surveillance en fournissant des informations qualitatives additionnelles en tous points des cours d’eau concernés, i.e. entre les mesures discrètes issues des stations de monitoring des réseaux. Les contraintes liées à la mise en place de ce type de méthodologie de modélisation, impliquent la collection des données complètes associées à la thématique de l’eau en relation avec la modélisation numérique. Citons principalement les données géoréférencées (i) hydrographiques (réseau des rivières, zones hydrographiques, MNT, singularités anthropiques), (ii) d’activités et de pressions (rejets {URB, IND, STEP} et apports par le BV {AGR, OCC, élevage}), (iii) hydrométéorologiques (température, débit aux stations limnimétriques, ensoleillement, CLA) et de qualité (à partir du réseau de mesure). Applications Suivant une méthodologie éprouvée, les Agences européennes utilisent des modèles numériques en tant qu’outils prospectifs d’aide à l’implémentation de la DCE, autorisant la création de scénarios de mesures de base et complémentaires en vue de l’atteinte du bon état des masses d’eau de surface, au départ de simulation de référence « historique ». Seront présentés différents cas concrets que des agences et administrations de l’eau ont eu à résoudre par le passé dans le cadre de la DCE. Depuis la simulation classique jusqu’à l’étude d’impact de seuils érigés pour les moulins de la Loire sur l’eutrophisation d’un de ses affluents. L’approche par modélisation permet d’apporter un éclairage scientifique dans le processus décisionnel également lié à des contraintes juridiques, sociologiques et économiques.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.714
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0070.014
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0040.002
Research integrity0.0010.001
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 head0.020
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.186 · 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 designNot applicable
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".

Quick stats

Citations0
Published2011
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