Evaluation of SNODAS Snow Water Equivalent in Western Canada and Assimilation Into a Cold Region Hydrological Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snow water equivalent (SWE) is one of the most hydrologically important physical properties of a snowpack. The U.S. National Weather Service's Snow Data Assimilation System (SNODAS) provides snow products at high spatial (~1 km2) and temporal (daily) resolution for the contiguous United States and southern Canada. This study evaluated the SNODAS SWE product in the boreal forest, prairie, and Canadian Rockies of western Canada against extensive snow survey measurements. SNODAS was found to work well in sheltered environments, to overestimate SWE under needle‐leaf forests, and to be unable to capture the spatial variation of SWE in windswept prairie and alpine environments. Results indicate that SNODAS SWE accuracy is strongly influenced by the missing blowing snow redistribution and canopy energetics and snow interception and sublimation processes in the mass balance calculations of the SNODAS model and by erroneous precipitation data forcing the model. To demonstrate how errors caused by missing processes can be corrected in areas with low assimilation frequency, SNODAS data were assimilated into a physically based hydrological model created using the modular Cold Region Hydrological Modelling (CRHM) platform that includes blowing and intercepted snow redistribution and subcanopy melt energetic processes. This approach decreased the overestimation of SWE compared to SNODAS from 135 to 79% in the study area and suggests that snow assimilation modeled SWE quality can be improved if snow redistribution, sublimation, and subcanopy melt processes are incorporated.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».