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Record W7113134143

Modélisation de la température de l’eau dans une rivière à débit régulé en climats actuels et futurs

2025· other· fr· W7113134143 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsESPACEContext (archaeology)General interest
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette thèse est d’approfondir les connaissances concernant la modélisation de la température de l’eau d’une rivière à débit régulé dans un contexte de production hydroélectrique et de gestion d’écosystème. Le projet a été divisé en trois sous-objectifs qui sont discutés dans trois chapitres, portent tous sur la rivière Nechako située en Colombie- Britannique, Canada, et la simulation de la température de l’eau, en particulier près de la municipalité de Vanderhoof. Cette ville se trouve en aval du déversoir de Skins Lake prenant source au réservoir Nechako. La première portion de la thèse porte sur l’applicabilité des données de réanalyses dans un contexte de modélisation de la température de l’eau en utilisant le modèle couplé hydraulique et thermique déterministe HEC-RAS. À l’aide d’une structure de modèle hydraulique existante, les données météorologiques observées ont été remplacées par celles provenant des réanalyses atmosphériques ERA5 et ERA5-Land. Ici, ERA5-Land présente une densité spatiale accrue par rapport à ERA5. Les résultats des simulations sont similaires à ceux utilisant les données observées, et l’augmentation du nombre de points de données qu’offre ERA5-Land n’a pas conduit à une amélioration de la qualité de la simulation. Il est à noter qu’un équilibre thermique a été identifié en aval d’un système de lacs où l’eau circule pendant quelques jours. Une des conditions frontières en amont de ces lacs, associée à la température de l’eau du réservoir d’où le déversoir prend sa source, n’impacte donc pas significativement la température de l’eau à Vanderhoof. La portion suivante de la thèse se concentre sur l’application du module thermique de HECRAS, préalablement calibré en utilisant les données de réanalyses, dans le cadre d’une étude d'impact des changements climatiques sur la température de l’eau. Ceci a été réalisé en utilisant 10 modèles de circulation générale de l’ensemble CMIP6, dont les données en extrants correspondent aux besoins en intrants de HEC-RAS. Les simulations couvrent deux horizons (2041-2070 et 2071-2100) en utilisant deux trajectoires socio-économiques partagées comportant différents forçages environnementaux et scénarios d’émissions (SSP2-4.5 et SSP5- 8.5). Il est prévu que les températures de l’eau augmentent de plus de 3 °C, bien au-delà des limites thermiques communément acceptées pour les espèces migratoires, telles que l’esturgeon blanc et le saumon rouge, ce qui pourrait entraîner des taux de mortalité élevés. Finalement, la dernière portion de la thèse se concentre sur la modélisation de la température de l’eau à l’aide d’une approche statistique non paramétrique. Un modèle de type « long shortterm memory » (LSTM), un type de réseau de neurones artificiel récurrent, est utilisé. Comparativement à une approche déterministe comme celle de HEC-RAS, qui est un modèle basé sur la physique, le LSTM offre une meilleure flexibilité quant aux données d’entrée. Les hyperparamètres ont été établis à l’aide d’une recherche aléatoire et testés avec plusieurs combinaisons de données d’entrée pour entraîner le modèle provenant de sources observées (débit, température aux frontières, etc.) et de réanalyses météorologiques. Le modèle a atteint ses meilleures performances lorsqu’il utilisait l’ensemble des données pour l’entraînement, ce qui est conforme aux attentes pour un modèle de ce type. Le temps de calcul requis pour la calibration est plus court que pour un modèle comme HEC-RAS. Cependant, il nécessite un équipement informatique spécialisé ainsi qu’une plus grande connaissance de multiples logiciels pour la préparation initiale du modèle. Cela représente néanmoins une approche novatrice et complémentaire de modélisation utilisant une panoplie de données pour valider les simulations existantes. Il est également intéressant de noter que des variables telles que la température de l’air, historiquement considérée comme ayant une grande influence sur la température de l’eau, n’étaient pas dominantes lors d’une analyse de sensibilité dans le LSTM. L’entrée d’eau latérale de la rivière Nautley, un des affluents principaux, a eu beaucoup plus d’influence dans le cas de la rivière Nechako.

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 score0.104
Threshold uncertainty score0.206

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.007
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.276 · 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".

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Published2025
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