Spring Flood Forecasting Based on the WRF-TSRM Mode
Notice bibliographique
Résumé
The snowmelt process is becoming more complex in the context of global warming, and the current existing studies are not effective in using the short-term prediction model to drive the distributed hydrological model to predict snowmelt floods. In this study, we selected the Juntanghu Watershed in Hutubi County of China on the north slope of the Tianshan Mountains as the study area with which to verify the snowmelt flood prediction accuracy of the coupling model. The weather research and forecasting (WRF) model was used to drive a double-layer distributed snowmelt runoff model called the Tianshan Snowmelt Runoff Model (TSRM), which is based on multi-year field snowmelt observations. Moreover, the data from NASA’s moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) was employed to validate the snow water equivalent during the snow-melting period. Results show that, based on the analysis of the flow lines in 2009 and 2010, the WRF-driven TSRM has an overall 80% of qualification ratios (QRs), with determination coefficients of 0.85 and 0.82 for the two years, respectively, which demonstrates the high accuracy of the model. However, due to the influence of the ablation of frozen soils, the forecasted flood peak is overestimated. This problem can be solved by an improvement to the modeled frozen soil layers. The conclusion reached in this study suggests that the WRF-driven TSRM can be used to forecast short-term snowmelt floods on the north slope of the Tianshan Mountains, which can effectively improve the local capacity for the forecasting and early warning of snowmelt floods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».