Improving Operational Water Quality Forecasting with Ensemble Data Assimilation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Being able to predict water quality in river systems accurately is critical to protecting public health from harmful water quality conditions such as algal blooms or bacterial pollution, and to allowing the decision makers to respond more quickly to emergencies such as oil spills. Water quality forecasting is subject to a number of sources of uncertainty: uncertain observations, model states, model parameters, model structures, and future input forcings. Because many of the water quality model states are never observed and the models are never perfect, the initial conditions (IC) of the model may be highly uncertain. Updating the ICs of the model based on real time observations is hence potentially a cost effective way to improve the accuracy of water quality forecasts. Data assimilation (DA) is a technique that optimally combines model-simulated observations and actual observations to provide more accurate estimates of the model ICs. In this work we describe the DA procedure for the Hydrologic Simulation Program-Fortran (HSPF) based on the maximum likelihood ensemble filter (MLEF). The resulting application, MLEF-HSPF, serves as a plugin module for the Water Quality Forecast System at the National Institute of Environmental Research (WQFS-NIER) in support of operational water quality forecasting. Also presented are the evaluation results for four catchments in three different river basins in the Republic of Korea. Based on the experience of Seo et al. (2003), Seo et al. (2009) and Lee et al. (2011, 2012), we use a fixed lag smoother formulation (Schweppe 1973; Li and Navon 2001) for DA as illustrated in Figure 2.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle