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Record W7030237476

Modélisation et analyse hydrologique et thermique d’un cours d’eau aménagé : la rivière Tobique (Nouveau-Brunswick, Canada).

2023· dissertation· fr· W7030237476 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFish Ecology and Management Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSubsoilStatistical analysisProcess dynamics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La température de l'eau est reconnue comme une variable essentielle affectant la gestion des ressources en eau et contrôlant l'existence et le développement des organismes aquatiques. Malgré de nombreuses études sur les températures de l'eau en Amérique du Nord, seules quelques-unes se sont concentrées sur l'hiver et ont principalement ciblé l'altération des rivières régulées en été. L'objectif principal de cette étude est de développer une approche pour prédire la température de l'eau de la rivière Tobique, Nouveau-Brunswick, Canada, en considérant l'impact de quatre réservoirs nommés Serpentine, Long, Sisson et Trousers, sur le système du régime thermique de la rivière d'ici 2100. De plus, les degrés-jours ont été utilisés pour estimer le temps d'éclosion du saumon atlantique et de l'omble de fontaine, deux espèces d'eau froide sensibles aux fluctuations irrégulières de la température de l'eau. À cet égard, CEQUEAU, un modèle hydrologique et de température de l'eau, a été utilisé pour simuler le débit et la température de l'eau de la rivière Tobique. L'évaluation de l'impact thermique des barrages sur la Tobique a été réalisée en simulant des températures de l'eau à différentes profondeurs dans les réservoirs du lac Serpentine et la température de l'eau en aval des trois autres réservoirs à l'aide d'un modèle statistique. Ce modèle statistique a été couplé à CEQUEAU pour étudier l'impact du puisage de l'eau du réservoir à différentes profondeurs sur les températures en aval. Des données météorologiques futures ont été requises comme données d'entrée dans le modèle pour simuler l'effet du changement climatique sur le régime thermique de la rivière Tobique. En conséquence, ces ensembles de données ont été extraits de l'expérience régionale coordonnée de réduction d'échelle du climat (CORDEX). Le modèle sélectionné était CanRCM4, un modèle climatique régional qui réduit dynamiquement les informations climatiques mondiales générées par le modèle canadien du système terrestre de deuxième génération (CanESM2). Parmi les scénarios de changement climatique disponibles, le RCP8.5 a été sélectionné. Les résultats ont indiqué que la température moyenne de la rivière augmenterait d'environ 3,5°C sous l'effet du changement climatique. La température de l'eau simulée a montré que les barrages pouvaient modifier les températures de l'eau en aval de la rivière couverte de glace en hiver jusqu'à une distance d'au moins 2-3 km des réservoirs. Les calculs des degrés-jours ont démontré que les œufs de saumon atlantique et d'omble de fontaine devraient éclore plus tôt au printemps ou même en hiver en raison de la température plus élevée dans les tronçons de rivière à proximité du barrage (< 3 km), ce qui pourrait les mettre en danger. Water temperature is recognized as an essential variable affecting water resource management and controlling the existence and development of aquatic organisms. Despite numerous studies on water temperatures in North America, only a few have focused on winter and mainly targeted summer and the alteration of regulated rivers in summer. The main objective of this study is to develop an approach to predict the water temperature of the Tobique River, New Brunswick, Canada, considering the impact of four reservoirs named Serpentine, Long, Sisson and Trousers, on the system of the thermal regime of the river by 2100. In addition, degree days were employed to estimate the hatching time of Atlantic salmon and Brook trout, as two cold-water species sensitive to irregular water temperature fluctuation. In this regard, CEQUEAU, a hydrological and water temperature model, was used to simulate the flow and water temperature of the Tobique River. Assessment of the thermal impact of dams on the Tobique was performed by generating water temperatures at different depths in Serpentine Lake reservoirs and water temperature downstream of the other three reservoirs using a statistical model. This statistical model was coupled to CEQUEAU to investigate the impact of drawing reservoir water at different depths on the downstream temperatures. Future meteorological data were required as input in the model to simulate the effect of climate change on the thermal regime of the Tobique River. As a result, these datasets were retrieved from the Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (CORDEX). The selected model was CanRCM4, a regional climate model which dynamically downscales the global climate information generated by the second-generation Canadian Earth System Model (CanESM2). Among available climate change scenarios, RCP8.5 was selected. Results indicated the average temperature of the river would increase approximately by 3.5°C under the effect of climate change. The simulated water temperature showed that the dams could change downstream water temperatures of the ice-covered river in winter up to a distance of at least 2-3 km from the reservoirs. Degree days calculations demonstrated that Atlantic salmon and Brook trout eggs are expected to hatch earlier in spring or even winter due to the higher temperature in river reaches located close to the dam (< 3 km), which could endanger them.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.056
Threshold uncertainty score0.114

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.035
GPT teacher head0.294
Teacher spread0.258 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
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
Published2023
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