WFDEI-GEM-CaPA: A 38-year High-Resolution Meteorological Forcing Data Set for Land Surface Modeling in North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Cold regions hydrology is very sensitive to the impacts of climate warming. Future warming is expected to increase the proportion of winter precipitation falling as rainfall. Snowpacks are expected to undergo less sublimation, form later and melt earlier and possibly more slowly, leading to earlier spring peak streamflow. More physically realistic and sophisticated hydrological models driven by reliable climate forcing can provide the capability to assess hydrologic responses to climate change. However, hydrological processes in cold regions involve complex phase changes and so are very sensitive to small biases in the driving meteorology, particularly in temperature and precipitation. Cold regions often have sparse surface observations, particularly at high elevations that generate a major amount of runoff. The effects of mountain topography and high latitudes are not well reflected in the observational record. The best available gridded data in Canada is from the high resolution forecasts of the Global Environmental Multiscale (GEM) atmospheric model and the Canadian Precipitation Analysis (CaPA) but this dataset has a short historical record. The EU WATCH ERA-Interim reanalysis (WFDEI) has a longer historical record, but has often been found to be biased relative to observations over Canada. The aim of this study, therefore, is to blend the strengths of both datasets (GEM-CaPA and WFDEI) to produce a less-biased long record product (WFDEI-GEM-CaPA). First, a multivariate generalization of the quantile mapping technique was implemented to bias-correct WFDEI against GEM-CaPA at 3 h × 0.125° resolution during the 2005–2016 overlap period, followed by a hindcast of WFDEI-GEM-CaPA from 1979. The final product (WFDEI-GEM-CaPA, 1979–2016) is freely available at the Federated Research Data Repository (https://doi.org/10.20383/101.0111).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».