A platform for probabilistic Multimodel and Multiproduct Streamflow Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We develop and test a probabilistic real‐time streamflow‐forecasting platform, Multimodel and Multiproduct Streamflow Forecasting (MMSF), that uses information provided by a suite of hydrologic models and satellite precipitation products (SPPs). The SPPs are bias‐corrected before being used as inputs to the hydrologic models, and model calibration is carried out independently for each of the model‐product combinations (MPCs). Forecasts generated from the calibrated models are further bias‐corrected to compensate for the deficiencies within the models, and then probabilistically merged using a variety of model averaging techniques. Use of bias‐corrected SPPs in streamflow forecasting applications can overcome several issues associated with sparsely gauged basins and enable robust forecasting capabilities. Bias correction of streamflow significantly improves the forecasts in terms of accuracy and precision for all different cases considered. Results show that the merging of individual forecasts from different MPCs provides additional improvements. All the merging techniques applied in this study produce similar results, however, the Inverse Weighted Averaging (IVA) proves to be slightly superior in most cases. We demonstrate the implementation of the MMSF platform for real‐time streamflow monitoring and forecasting in the Mara River basin of Africa (Kenya & Tanzania) in order to provide improved monitoring and forecasting tools to inform water management decisions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».