Multisensor snow data assimilation at the continental scale: The value of Gravity Recovery and Climate Experiment terrestrial water storage information
Notice bibliographique
Résumé
This investigation establishes a multisensor snow data assimilation system over North America (from January 2002 to June 2007), toward the goal of better estimation of snowpack (in particular, snow water equivalent and snow depth) via incorporating both Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) terrestrial water storage (TWS) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) snow cover fraction (SCF) information into the Community Land Model. The different properties associated with the SCF and TWS observations are accommodated through a unified approach using the ensemble Kalman filter and smoother. Results show that this multisensor approach can provide significant improvements over a MODIS‐only approach, for example, in the Saint Lawrence, Fraser, Mackenzie, Churchill & Nelson, and Yukon river basins and the southwestern rim of Hudson Bay. At middle latitudes, for example, the North Central and Missouri river basins, the inclusion of GRACE information preserves the advantages (compared with the open loop) shown in the MODIS‐only run. However, in some high‐latitude areas and given months the open loop run shows a comparable or even better performance, implying considerable room for refinements of the multisensor algorithm. In addition, ensemble‐based metrics are calculated and interpreted domainwide. They indicate the potential importance of accurate representation of snow water equivalent autocovariance in assimilating TWS observations and the regional and/or seasonal dependence of GRACE’s capability to reduce ensemble variance. These analyses contribute to clarifying the effects of GRACE’s special features (e.g., a vertical integral of different land water changes, coarse spatial and temporal resolution) in the snow data assimilation system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».