density functions – French Translation – Keybot Dictionary

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Keybot      17 Results   13 Domains
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We performed sensitivity analyses on a PI model, adapted for the province of Québec, to identify the site characteristics and input variables impacting most on the calculated PI value. The probability density functions of the 17 input variables and ten site characteristics were determined on a 10 301 km2 study area south of Québec City.
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La présence de phosphore (P) dans les eaux de surface est l'une des principales causes de la dégradation de la qualité de l'eau en milieu agricole. Les outils disponibles pour estimer la contribution relative du P à partir des champs incluent les modèles d'indice de risque de perte du P (IRP). Nous avons effectué des analyses de sensibilité sur un modèle IRP adapté pour le Québec, afin d'identifier les caractéristiques de site et les variables d'entrée qui influencent le plus la valeur de l'IRP. Les fonctions de distribution des 17 variables d'entrée et des dix caractéristiques de site ont été déterminées sur une zone d'étude de 10 301 km2 au sud de la ville de Québec. Des simulations de Monte Carlo ont été effectuées avec le logiciel @RISK, ainsi que des régressions multiples pas à pas, pour déterminer à quelles caractéristiques de site et variables d'entrée l'IRP était le plus sensible. L'IRP était principalement affecté par les poids de chaque caractéristique de site, poids qui ont été déterminés par un panel d'experts. En ignorant les poids, 58.7% de la variation de l'IRP était causé par le bilan en P organique et 11.7% par l'espacement entre les drains souterrains. Pour les variables d'entrée, c'est le type de culture qui affectait le plus l'IRP, soit 46.4% de la variation suivi de l'espacement entre les drains (12%) et de la quantité de P organique appliquée (10,9%). Ces informations peuvent être utilisées par des groupes conseils pour obtenir des valeurs précises de l'IRP sans utiliser inutilement des ressources humaines ou financières sur des variables qui ne contribuent que peu à la valeur finale de l'IRP.
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An important recent development in impacts research is the derivation of probability density functions that capture the continuous distribution of impacts as a function of a range of future climate trends and variability (Carter et al., 2007).
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En dehors des processus d'évaluation formels, il y a beaucoup à apprendre du partage de l'information et des expériences. Dans les collectivités où l'on appréhende des problèmes d'eau, on peut se tourner vers d'autres collectivités qui ont déjà vécu la même situation, comme dans la vallée de l'Okanagan (Cohen et Neale, 2006) ou les Prairies, pour avoir des idées sur les méthodes d'adaptation. Les exemples de partage et de transfert efficaces de ces connaissances sont relativement peu nombreux, mais il existe maintes possibilités d'améliorer l'utilisation des interfaces Web pour diffuser et échanger de l'information.