Evaluation of Snowpack Simulations over the Canadian Rockies with an Experimental Hydrometeorological Modeling System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To improve the representation of the land surface in their operational numerical weather prediction (NWP) models, the Meteorological Research Division of Environment Canada (EC) is developing an external hydrometeorological modeling and data assimilation system. The objective of this study is to verify the improvement in simulating snow cover extent (SCE) and snow water equivalent (SWE) over the Canadian Rockies with this new modeling system. This study will be an important first step in determining the optimal configuration of the land surface model and atmospheric forcing for a future operational implementation. Simulated SCE is compared with the Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping System (IMS) analysis, while simulated SWE values are verified against a series of manual snow survey sites located within the Canadian Rockies. Results show that land surface model simulations of SCE and SWE were sensitive to precipitation forcing. Simulations at both low and high resolution forced with EC’s experimental precipitation analysis were found to underestimate SCE and SWE values. Mountain snowpack retreated too early during the spring melt period. Precipitation forcing derived from EC’s short-range NWP model resulted in improved values for both SCE and SWE, which also contributed to higher contributions to streamflow. Terrain adjusting the atmospheric forcing data was found to be important for properly modeling local extreme SWE values. A comparison with available precipitation observations over the Canadian Rockies region found EC’s experimental precipitation analysis to possess a negative precipitation bias that increases with increasing elevation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».