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Enregistrement W2145917305 · doi:10.5194/adgeo-29-85-2011

A comparison between ensemble and deterministic hydrological forecasts in an operational context

2011· article· en· W2145917305 sur OpenAlexaffabout
Marie‐Amélie Boucher, François Anctil, Luc Perreault, Denis Tremblay

Notice bibliographique

RevueAdvances in geosciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExploitContext (archaeology)Ensemble forecastingComputer scienceHydropowerMeteorologyWatershedHydrological modellingEnvironmental scienceClimatologyMachine learningGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Ensemble forecasts can greatly benefit water resources management as they provide useful information regarding the uncertainty of the situation at hand. However, weather forecasting systems are evolving and the cost for reanalysis and reforecasts is prohibitive. Consequently, series of ensemble weather forecasts from a particular version of the forecasting system are often short. In this case study, we consider a hydrological event that took place in 2003 on the Gatineau watershed in Canada and caused management difficulties in a hydropower production context. The weather ensemble forecasting system in place at that time is now obsolete, but we show that with minimal post-processing of the forecasts, it is still beneficial to exploit ensemble rather than deterministic forecasts, even if the latter emerge from a more advanced meteorological model and possess superior spatial resolution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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