Linear Optimal Runoff Aggregate (LORA): a global gridded synthesis runoff product
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. No synthesized global gridded runoff product, derived from multiple sources, is available, despite such a product being useful for meeting the needs of many global water initiatives. We apply an optimal weighting approach to merge runoff estimates from hydrological models constrained with observational streamflow records. The weighting method is based on the ability of the models to match observed streamflow data while accounting for error covariance between the participating products. To address the lack of observed streamflow for many regions, a dissimilarity method was applied to transfer the weights of the participating products to the ungauged basins from the closest gauged basins using dissimilarity between basins in physiographic and climatic characteristics as a proxy for distance. We perform out-of-sample tests to examine the success of the dissimilarity approach, and we confirm that the weighted product performs better than its 11 constituent products in a range of metrics. Our resulting synthesized global gridded runoff product is available at monthly timescales, and includes time-variant uncertainty, for the period 1980–2012 on a 0.5∘ grid. The synthesized global gridded runoff product broadly agrees with published runoff estimates at many river basins, and represents the seasonal runoff cycle for most of the globe well. The new product, called Linear Optimal Runoff Aggregate (LORA), is a valuable synthesis of existing runoff products and will be freely available for download on https://geonetwork.nci.org.au/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/f9617_9854_8096_5291 (last access: 31 January 2019).
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».