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Record W7104447005 · doi:10.71781/13250

Quantification du mouvement vertical de la croûte terrestre et de sa contribution au changement du niveau de la mer : le cas de la Côte Est du Canada, golfe du Saint-Laurent

2020· dissertation· fr· W7104447005 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicCoastal and Marine Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForest regenerationSugar industryWestern europe

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements du niveau de la mer sont un des indicateurs des changements climatiques qui affectent le monde depuis les dernière décennies. Dans les zones côtières, ce phénomène est à l'origine de l'érosion côtière, l'intrusion d'eau salée dans la nappe phréatique et les inondations. Les côtes du Canada ne sont pas épargnées. En effet, le niveau de la mer dans ces régions augmente actuellement et suit les tendances mondiales. Parmi ces zones côtières, celles du golfe du Saint-Laurent nous ont intéressées. Elles sont caractérisées par des propriétés physiques spécifiques comme l'isolement relatif par rapport l'océan Atlantique, la couverture de glace en hiver et la coulée de l'eau douce au printemps qui leurs confèrent un comportement particulier en termes de changements du niveau de la mer. Les changements du niveau de la mer peuvent être déterminés en intégrant les données des marégraphes et de l'altimétrie satellitaire que le résultat de cette procédure conduit à une détermination relative du niveau moyen de la mer. Cependant, parce que la structure de mesure de ces données est différente, certaines corrections doivent être appliquées. L'une des corrections parmi les plus essentielles est la longueur du Mouvement de Terrain Vertical (MTV) qui doit être prise en compte dans les données des marégraphes, car ces derniers sont connectés directement à la croûte terrestre. Différents phénomènes peuvent causer le MTV. À une échelle locale, la tectonique, l'affaissement et la sédimentation sont les facteurs qui créent le mouvement vertical et à une méso ou macro-échelle, la fonte des inlandsis qui entraîne une modification de la charge de masse de la surface de la terre, provoquent le mouvement des terres. Il existe divers modèles et méthodes de correction du MTV globaux et locaux, tels que l'Ajustement Isostatique Glaciaire (AIG), le Système Mondial de Navigation par Satellite (SMNS), l'Interférométrie par Radar Synthèse d'Ouverture (InRSO), Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) et le calcul de la différence entre données marégraphiques et altimétriques par satellite. Parmi ces méthodes, l'utilisation de la vitesse verticale des données GPS est la plus précise. Cependant, en raison du faible nombre de stations GPS dans ou proximité des stations marégraphiques, l'utilisation d'une approche plus globale est inévitable. En utilisant cette correction, le niveau moyen absolu de la mer sera obtenu. Dans cette étude, l'évaluation du MTV se fait par un algorithme d'InRSO, appelé Diffuseurs Persistants InRSO (DPInRSO en anglais PSInSAR). Les images du RSO du satellite Sentinel-1 sont soumises à l'analyse DPInRSO. Afin d'évaluer la précision de cette approche, les résultats de DPInRSO (obtenus du logiciel Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS)) pour deux régions de l'est du Canada (Halifax et St. John's) sont comparés à la GPS vitesse verticale en analysant les séries temporelles de données. Également, en utilisant la même méthode, le mouvement vertical des terres dans 24 stations marégraphiques du golfe du Saint-Laurent sera corrigé. L'étude du niveau moyen de la mer est mise en oeuvre en utilisant l'analyse spectrale (analyse harmonique et analyse spectrale des moindres carrés (ASMC)) afin de supprimer les effets à long terme des constituants de la marée (constituants annuels et semi-annuels). Aussi, pour évaluer le niveau moyen absolu de la mer (NMAM) dans la région considérée, le niveau moyen de la mer calculé est corrigé sur la base des résultats du MTV. En conclusion, la comparaison des résultats de la technique DPInRSO avec les données GPS indique le comportement similaire des tendances au cours de la période d'étude. En d'autres termes, la méthode DPInRSO mesure le mouvement vertical des terres en précision millimétrique dans la région d'étude (à l'exception d'une station) et elle peut être appliquée pour les régions qu'elles ne se connectent pas sur le positionnement GPS continu des marégraphes. Dans le cas d'un changement du niveau de la mer, l'incompatibilité entre les données marégraphiques et altimétriques en termes de temps rend la conclusion plus diffcile. Cependant, sur la base d'observations continues dans des séries temporelles de données altimétriques, nous avons obtenu une tendance plus homogène du niveau de la mer (niveau moyen de la mer) dans toutes les stations, mais pour évaluer le changement à long terme du niveau de la mer et en raison de l'emplacement exact de la station marégraphique, ces dernières données doivent être prises en compte (à la fois dans le calcul du niveau moyen de la mer et des constituants de la marée). Enfin, en raison du faible changement de MTV, les valeurs moyennes absolues du niveau de la mer sont très proches de celles relatives, ce qui indique que nous pouvons évaluer les changements du niveau de la mer dans le golfe du Saint-Laurent, en utilisant uniquement les données marégraphiques et altimétriques. En plus de faire des corrections, des cartes de la tendance du niveau de la mer et des différences de phase entre les stations marégraphiques seront représentées. La qualité des données des marégraphes et de l'altimétrie satellitaire sera discutée et rapportée sur les résultats tirés de l'étude.

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: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.214
Threshold uncertainty score0.430

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.004
GPT teacher head0.173
Teacher spread0.169 · 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 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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Citations0
Published2020
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