Global GRACE Data Assimilation for Groundwater and Drought Monitoring: Advances and Challenges
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: ObservationnelSignal consensuel: Observationnel
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,306
- Score d'incertitude au seuil
- 0,261
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
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)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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
Résumé
Abstract The scarcity of groundwater storage change data at the global scale hinders our ability to monitor groundwater resources effectively. In this study, we assimilate a state‐of‐the‐art terrestrial water storage product derived from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite observations into NASA's Catchment land surface model (CLSM) at the global scale, with the goal of generating groundwater storage time series that are useful for drought monitoring and other applications. Evaluation using in situ data from nearly 4,000 wells shows that GRACE data assimilation improves the simulation of groundwater, with estimation errors reduced by 36% and 10% and correlation improved by 16% and 22% at the regional and point scales, respectively. The biggest improvements are observed in regions with large interannual variability in precipitation, where simulated groundwater responds too strongly to changes in atmospheric forcing. The positive impacts of GRACE data assimilation are further demonstrated using observed low‐flow data. CLSM and GRACE data assimilation performance is also examined across different permeability categories. The evaluation reveals that GRACE data assimilation fails to compensate for the lack of a groundwater withdrawal scheme in CLSM when it comes to simulating realistic groundwater variations in regions with intensive groundwater abstraction. CLSM‐simulated groundwater correlates strongly with 12‐month precipitation anomalies in low‐latitude and midlatitude areas. A groundwater drought indicator based on GRACE data assimilation generally agrees with other regional‐scale drought indicators, with discrepancies mainly in their estimated drought severity.
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La notice
- Revue
- Water Resources Research
- Thématique
- Geophysics and Gravity Measurements
- Domaine
- Earth and Planetary Sciences
- Établissements canadiens
- Athabasca University
- Organismes subventionnaires
- National Aeronautics and Space Administration
- Mots-clés
- GroundwaterData assimilationEnvironmental sciencePrecipitationHydrology (agriculture)Assimilation (phonology)Groundwater flowStreamflowProxy (statistics)Drainage basinClimatologyMeteorologyGeologyAquiferGeography
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui