Development of the MESH modelling system for hydrological ensemble forecasting of the Laurentian Great Lakes at the regional scale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Environment Canada has been developing a community environmental modelling system (Modélisation Environmentale Communautaire – MEC), which is designed to facilitate coupling between models focusing on different components of the earth system. The ultimate objective of MEC is to use the coupled models to produce operational forecasts. MESH (MEC – Surface and Hydrology), a configuration of MEC currently under development, is specialized for coupled land-surface and hydrological models. To determine the specific requirements for MESH, its different components were implemented on the Laurentian Great Lakes watershed, situated on the Canada-US border. This experiment showed that MESH can help us better understand the behaviour of different land-surface models, test different schemes for producing ensemble streamflow forecasts, and provide a means of sharing the data, the models and the results with collaborators and end-users. This modelling framework is at the heart of a testbed proposal for the Hydrologic Ensemble Prediction Experiment (HEPEX) which should allow us to make use of the North American Ensemble Forecasting System (NAEFS) to improve streamflow forecasts of the Great Lakes tributaries, and demonstrate how MESH can contribute to a Community Hydrologic Prediction System (CHPS).
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 découle