An Improved Stochastic Weather Generator for Hydrological Impact Studies
Notice bibliographique
Résumé
A stochastic weather generator based on the WGEN model has been tested on 13 meteorological stations in Quebec, Canada. The generator, called WeaGETS, accounts for longer persistence of wet and dry spells by including second and third order Markov chain models. It also includes regional correction factors to adjust the precipitation percentile values as simulated by the WGEN model with respect to observed precipitation. This is a first step toward the development of a model to construct basin scale projections of future changes in climate intended for hydrological impact studies. A direct validation of the generator using selected extreme indices of precipitation has shown that the modified generator generally performed better than WGEN at simulating daily precipitation distribution, quantity and occurrence. Some discrepancies still remained or were amplified which appear to be season-related, suggesting recourse to seasonal correction factors. However, because the generator is aimed at developing climate change projections, no additional parameters were introduced in the model to keep it as parsimonious as possible. WeaGETS was indirectly validated by conducting a series of hydrological modelling experiments on the Châteauguay River Basin located in southern Quebec. Results of the simulations show that WeaGETS was able to adequately represent the duration of summer low flow events as well as the annual direct runoff. However an overestimation of the peak flows was observed for the more extreme flood events with return periods exceeding 50 years. Whether or not such an overestimation is solely caused by the generator overestimating extreme precipitation events and/or consistent combinations of precipitation and temperature needs to be further addressed through additional modelling experiments on various watersheds and with more observed climatic data before drawing definitive conclusions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».