Assessment of the WATCLASS hydrological model result of the Mackenzie River basin using the GRACE satellite total water storage measurement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Earlier efforts have been geared towards modelling the hydrological water balance of the Mackenzie River basin and its sub‐basins using a coupled land surface–hydrological model for the Canadian cold region known as WATCLASS. The goal of this current study is to effectively inter‐compare the resulting total water storage anomalies estimated from the gravity recovery and climate experiment (GRACE) satellite analysis with those estimated from the atmospheric‐based water balance approach as well as the model output from WATCLASS over the 1 · 8 × 106 km2 Mackenzie River basin in Canada. Since the success of the parameter estimation stage of the coupled land surface–hydrological model, WATCLASS over this large catchment, was entirely based on a goodness of fit between the simulated and observed flows, it is often desirable to assess the reliability of the generated state variables prior to concluding on the overall efficiency of this model in reproducing the relevant hydrological processes over this region. A major challenge here lies in finding suitable dataset with which this comparison can be made to further assess the ability of the model in accurately reproducing other mass fluxes. The outcome of this inter‐comparison reveals the potential application of the GRACE‐based approach as a veritable tool required for the closure of the hydrological water balance of the Mackenzie River basin as well as serving as a dependable source of data for the calibration of traditional hydrological models. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».