Simulation of snow accumulation and melting in the Kama river basin using data from global prognostic models
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the improvement of numerical models of weather forecasting allows using them for hydrological problems, including calculations of snow water equivalent (SWE) or snow storage. In this paper, we discuss the applicability of daily precipitation forecasts for three global atmospheric models: GFS (USA), GEM (Canada) and PL-AV (Russia) for calculating snow storage (SWE) in the Kama river basin for the cold season of 2017–2018. As the main components of the balance of snow storages the following parameters were taken into account: precipitation (with regard for the phase); snow melting during thaws; evaporation from the surface of the snow cover; interception of solid precipitation by forest vegetation. The calculation of snow accumulation and melting was based on empirical methods and performed with the GIS technologies. The degree-day factor was used to calculate snowmelt intensity, and snow sublimation was estimated by P.P. Kuz’min formula. The accuracy of numerical precipitation forecasts was estimated by comparing the results with the data of 101 weather stations. Materials of 40 field and 27 forest snow-measuring routes were taken into account to assess the reliability of the calculation of snow storages (SWE). During the snowmelt period, the part of the snow-covered area of the basin was also calculated using satellite images of Terra/Aqua MODIS on the basis of the NDFSI index. The most important result is that under conditions of 2017/18 the mean square error of calculating the maximum snow storage by the GFS, GEM and PL-AB models was less than 25% of its measured values. It is difficult to determine which model provides the maximum accuracy of the snow storage calculation since each one has individual limitations. According to the PL-AV model, the mean square error of snow storage calculation was minimal, but there was a significant underestimation of snow accumulation in the mountainous part of the basin. According to the GEM model, snow storages were overestimated by 10–25%. When calculating with use of the GFS model data, a lot of local maximums and minimums are detected in the field of snow storages, which are not confirmed by the data of weather stations. The main sources of uncertainty in the calculation are possible systematic errors in the numerical forecasts of precipitation, as well as the empirical coefficients used in the calculation of the intensity of snowmelt and evaporation from the snow cover surface.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».