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Enregistrement W1970926657 · doi:10.1029/2011wr011239

Assimilation of terrestrial water storage from GRACE in a snow‐dominated basin

2011· article· en· W1970926657 sur OpenAlexaboutno aff
Barton A. Forman, Rolf H. Reichle, Matthew Rodell

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData assimilationSurface runoffStructural basinEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Water yearDrainage basinSnowWater storageClimatologyHydrological modellingGeologyMeteorologyGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Terrestrial water storage (TWS) information derived from gravity recovery and climate experiment (GRACE) measurements is assimilated into a land surface model over the Mackenzie River basin located in northwest Canada. Assimilation is conducted using an ensemble Kalman smoother (EnKS). Model estimates with and without assimilation are compared against independent observational data sets of snow water equivalent (SWE) and runoff. For SWE, modest improvements in mean difference (MD) and root‐mean‐square difference (RMSD) are achieved as a result of the assimilation. No significant differences in temporal correlations of SWE resulted. Runoff statistics of MD remain relatively unchanged while RMSD statistics, in general, are improved in most of the sub‐basins. Temporal correlations are degraded within the most upstream sub‐basin, but are, in general, improved at the downstream locations, which are more representative of an integrated basin response. GRACE assimilation using an EnKS offers improvements in hydrologic state/flux estimation, though comparisons with observed runoff would be enhanced by the use of river routing and lake storage routines within the prognostic land surface model. Further, GRACE hydrology products would benefit from the inclusion of better constrained models of postglacial rebound, which significantly affects GRACE estimates of interannual hydrologic variability in the Mackenzie River basin.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations139
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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