Development of a hydrometeorological forcing data set for global soil moisture estimation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Off‐line land surface modeling simulations require accurate meteorological forcing with consistent spatial and temporal resolutions. Although reanalysis products present an attractive data source for these types of applications, bias to many of the reanalysis fields limits their use for hydrological modeling. In this study, we develop a global 0.5° forcing data sets for the time period 1979–1993 on a 6‐hourly time step through application of a bias correction scheme to reanalysis products. We then use this forcing data to drive a land surface model for global estimation of soil moisture and other hydrological states and fluxes. The simulated soil moisture estimates are compared toin situmeasurements, satellite observations and to a modeled data set of root zone soil moisture produced within a separate land surface model, using a different data set of hydrometeorological forcing. In general, there is good agreement between anomalies in modeled and observed (in situ) root zone soil moisture. Similarly, for the surface soil wetness state, modeled estimates and satellite observations are in general statistical agreement; however, correlations decline with increasing vegetation amount. Comparisons to a modeled data set of soil moisture also demonstrates that both simulations present estimates that are well correlated for the soil moisture in the anomaly time series, despite being derived from different land surface models, using different data sources for meteorological forcing, and with different specifications of the land surfaces properties. Copyright © 2005 Royal Meteorological Society
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».