A Hydrological Prediction System Based on the SVS Land–Surface Scheme: Implementation and Evaluation of the GEM-Hydro platform on the watershed of Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This work describes the implementation of the distributed GEM-Hydro runoff modeling platform, developed at Environment and Climate Change Canada (ECCC) over the last decade. The latest version of GEM-Hydro combines the SVS (Soil, Vegetation and Snow) land-surface scheme and the WATROUTE routing scheme in order to provide streamflow predictions on a gridded river network. SVS is designed to be two-way coupled to the GEM (Global Environmental Multi-scale) atmospheric model exploited by ECCC for operational weather and environmental forecasting. Although SVS has been shown to accurately track soil moisture during the warm season, it has never been evaluated before for hydrological prediction. This paper presents a first evaluation of its ability to simulate streamflow for all major rivers flowing into Lake Ontario. The skill level of GEM-Hydro is assessed by comparing the quality of simulated flows to that of two established hydrological models, MESH and WATFLOOD, which share the same routing scheme (WATROUTE) but rely on different land–surface schemes. All models are calibrated using the same meteorological forcings, objective function, calibration algorithm, and watershed delineation. Results show that GEM-Hydro performs well and is competitive with MESH and WATFLOOD. A computationally efficient strategy is proposed to calibrate the land-surface model of GEM-Hydro: a simple unit hydrograph is used for routing instead of its standard distributed routing component. The distributed routing part of the model can then be run in a second step to estimate streamflow everywhere inside the domain. Global and local calibration strategies are compared in order to estimate runoff for ungauged portions of the Lake Ontario watershed. Overall, streamflow predictions obtained using a global calibration strategy, in which a single parameter set is identified for the whole watershed of Lake Ontario, show skills comparable to the predictions based on local calibration. Hence, global calibration provides spatially consistent parameter values, robust performance at gauged locations, and reduces the complexity and computational burden of the calibration procedure. This work contributes to the Great Lakes Runoff Inter-comparison Project for Lake Ontario (GRIP-O) which aims at improving Lake Ontario basin runoff simulations by comparing different models using the same input forcings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».