NCEP-NCAR Reanalyses Hydroclimatic Data for Rainfall-Runoff Modeling on a Watershed Scale
Notice bibliographique
Résumé
The main goal of this paper is to assess the impact of climate change on a watershed scale. The most common approaches of assessing the climate change impact are limited by the uncertainties related to the availability of proper spatial and temporal hydroclimatic data. Global circulation models provide long records but on a coarse spatial scale. The historical observed information, although has better spatial resolution, is limited temporally; hence, cannot be used as an indicator of the future climate change. One way to address these drawbacks is to use reanalysis data and scale it down to local scales. In the presented research, an analysis has been made of the correspondences and/or discrepancies between observed precipitation and temperature data, and the data from the National Centers for Environmental PredictionNational Center for Atmospheric Research (NCEP-NCAR) (a) global (NNGR) and (b) regional (NARR) reanalysis project. The following data between 1980 and 2005 has been extracted for the analysis: daily precipitation, maximum, mean and minimum temperature. The extracted data at several grid points in and around the Upper Thames River watershed in Southwestern Ontario, Canada have been used with a continuous hydrologic model to generate low flows. Both NARR and NNGR temperature (Tmax, Tmin and Tmean) data show a good synopsis of the climate conditions within the study area. The precipitation data from NNGR is less reliable than the NARR. The stream flows generated from the NARR dataset show encouraging result; however, some overestimations are also seen. The uncertainty estimations of the outputs are plotted using variation in mean and variance. The results indicate that the NARR dataset can be used as a good source for interpreting climate variation; nonetheless, a complete knowledge and careful investigations of the differences are necessary for application with the hydrologic models.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».