Added Value of Alternative Information in Interpolated Precipitation Datasets for Hydrology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gridded climate datasets are produced in many parts of the world by applying various interpolation methods to weather observations, to which are sometimes added secondary information (in addition to geographic location) such as topography and radar or atmospheric model outputs. For a region of interest, the choice of a dataset for a given study can be a significant challenge given the lack of information on the similarities and differences that exist between datasets, or about the benefits that one dataset may present relative to another. This study aims to provide information on the spatial and temporal differences between gridded precipitation datasets and their implication for hydrological modeling. Three gridded datasets for the province of Quebec are considered: the Natural Resources Canada (NRCan) dataset, the Canadian Precipitation Analysis (CaPA) dataset, and the dataset from the Ministère du Développement Durable, de l’Environnement et de la Lutte contre les Changements Climatiques du Québec (MDDELCC). Using statistical metrics and diagrams, these precipitation datasets are compared with each other. Hydrological responses of 181 Quebec watersheds with respect to each gridded precipitation dataset are also analyzed using the hydrological model HSAMI. The results indicate strong similarities in the southern parts and disparities in the central and northern parts of the province of Quebec. Analysis of hydrological simulations indicates that the CaPA dataset offers the best results, particularly for watersheds located in the central and northern parts of the province. MDDELCC shows the best performance in watersheds located on the south shore of the St. Lawrence River and comes out as the overall second-best option.
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».