The spatial scale of model errors and assimilated retrievals in a terrestrial water storage assimilation system
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic satellite observations (or retrievals) of terrestrial water storage (TWS) in the Mackenzie River basin located in northwestern Canada were assimilated into the Catchment land surface model to evaluate the impact (i) assimilating TWS retrievals at subbasin (∼105 km2) or basin (∼106 km2) scales and (ii) incorrectly specifying the model error correlation length that is used for the perturbation of model forcing and prognostic variables in the ensemble‐based assimilation system. Specifically, a total of 16 experiments were conducted over a 9 year study period using different combinations of the spatial scale of the assimilated TWS retrievals and the horizontal model error correlation length. In general, assimilation of the TWS retrievals at the subbasin scale (∼2.7 × 105 km2 on average) yielded the best agreement relative to the synthetic truth. Greater improvement in TWS and snow water equivalent, in general, was witnessed as the (designed) horizontal model error correlation length increased. Conversely, subsurface soil water, evaporation, and runoff estimates typically improved (or remained unchanged) as the horizontal model error correlation length decreased. As the scale of the assimilated TWS retrieval decreased, more mass was effectively transferred from snow water equivalent into the subsurface, thereby dampening the hydrologic runoff response in the study area and correcting for improper model physics related to the runoff routing scheme. In general, TWS retrievals should be assimilated at the smallest spatial scale for which the observation errors can be considered uncorrelated while the specification of the horizontal error correlation length scale is of secondary importance.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».