Predicting the Net Basin Supply to the Great Lakes with a Hydrometeorological Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The paper presents the incremental improvement of the prediction of the Great Lakes net basin supply (NBS) with the hydrometeorological model Modélisation Environmentale–Surface et Hydrologie (MESH) by increasing the accuracy of the simulated NBS components (overlake precipitation, lake evaporation, and runoff into the lake). This was achieved through a series of experiments with MESH and its parent numerical weather prediction model [the Canadian Global Environmental Multiscale model in its regional configuration (GEM Regional)]. With forcing extracted from operational GEM Regional forecasts, MESH underestimated the NBS in fall and winter. The underestimation increased when the GEM precipitation was replaced with its corrected version provided by the Canadian Precipitation Analysis. This pointed to overestimated lake evaporation and prompted the revision of the parameterization of the surface turbulent fluxes over water used both in MESH and GEM. The revised parameterization was validated against turbulent fluxes measured at a point on Lake Superior. Its use in MESH reduced the lake evaporation and largely corrected the NBS underestimation. However, the Lake Superior NBS became overestimated, signaling an inconsistency between the reduced lake evaporation and the prescribed precipitation. To remove the inconsistency, a new forcing dataset (including precipitation) was generated with the GEM model using the revised flux parameterization. A major NBS simulation improvement was obtained with the new atmospheric forcing reflecting the atmospheric response to the modified surface fluxes over the lakes. Additional improvements resulted by correcting the runoff with a modified snowmelt rate and by insertion of observed streamflows. The study shows that accurate lake evaporation simulation is crucial for accurate NBS prediction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».