Adjustment of measurement errors to reconcile precipitation distribution in the high‐altitude Indus basin
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Notice bibliographique
Résumé
Precipitation in the high‐altitude Indus basin governs its renewable water resources affecting water, energy and food securities. However, reliable estimates of precipitation climatology and associated hydrological implications are seriously constrained by the quality of observed data. As such, quantitative and spatio‐temporal distributions of precipitation estimated by previous studies in the study area are highly contrasting and uncertain. Generally, scarcity and biased distribution of observed data at the higher altitudes and measurement errors in precipitation observations are the primary causes of such uncertainties. In this study, we integrated precipitation data of 307 observatories with the net snow accumulations estimated through mass balance studies at 21 major glacier zones. Precipitation observations are adjusted for measurement errors using the guidelines and standard methods developed under the WMO's international precipitation measurement intercomparisons, while net snow accumulations are adjusted for ablation losses using standard ablation gradients. The results showed more significant increases in precipitation of individual stations located at higher altitudes during winter months, which are consistent with previous studies. Spatial interpolation of unadjusted precipitation observations and net snow accumulations at monthly scale indicated significant improvements in the quantitative and spatio‐temporal distribution of precipitation over the unadjusted case and previous studies. Adjustment of river flows revealed only a marginal contribution of net glacier mass balance to river flows. The adjusted precipitation estimates are more consistent with the corresponding adjusted river flows. The study recognized that the higher river flows than the corresponding precipitation estimates by the previous studies are mainly due to underestimated precipitation. The results can be useful for water balance studies and bias correction of gridded precipitation products for the study area.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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