The MAGS Water and Energy Budget Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study represents the first attempt at developing a comprehensive climatology of atmospheric and surface water and energy budgets for the Mackenzie River basin (MRB). Different observed, remotely sensed, (re)analyzed, and modeled datasets were used to obtain independent estimates of the budgets. In particular, assimilated datasets, including the National Centers for Environmental Prediction Global Reanalysis 2 (NCEP-R2), the global 40-yr European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Re-Analysis (ERA-40), the NCEP North American Regional Reanalysis (NARR), and the Canadian Meteorological Centre (CMC) operational regional analysis as well as results from the Canadian Regional Climate Model (CRCM) simulations, are used in the study. Apart from the development of state-of-the-art budget estimates for the MRB, the relative merits of current models, data assimilation systems, and global blended datasets in representing aspects of the water and energy cycle of this northern and data-sparse region were also assessed. In addition, the levels of uncertainty in assessing the budgets as well as their sources are discussed. The regional water budget for the MRB is closed within 10% of the observed runoff by using the moisture flux convergence from ERA-40, NARR, CMC, or CRCM. While these are noted improvements over previous water closure assessments for the region, magnitudes of the residuals in balancing the budgets are often comparable to the budget terms themselves in all the model and analysis datasets, and the spreads of budget estimates from the different datasets are also typically large, suggesting that substantial improvements to the models and observations are needed before the assessments of water and energy budgets for this northern region can be vastly improved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».