Exploring the relationship between the skill of hydrological ensemble predictions and catchment descriptors
Notice bibliographique
Résumé
Skillful hydrological forecasts are essential for decision-making in many areas such as preparedness against natural disasters, water resources management, and hydropower operations. Despite the great technological advances, obtaining skillful predictions from a forecasting system, under a range of conditions and geographic locations, remain a difficult task. It is still unclear why some systems perform better than others at different temporal and spatial scales. Much work has been devoted to investigate the quality of forecasts and the relative contributions of meteorological forcing, catchment’s initial conditions, and hydrological model structure in a streamflow forecasting system. These sources of uncertainty are rarely considered fully and simultaneously in operational systems, and there are still gaps in understanding their relationship with the dominant processes and mechanisms that operate in a given river basin. In this study, we use a multi-model hydrological ensemble prediction system (H-EPS) named HOOPLA (HydrOlOgical Prediction Laboratory), which allows to account separately for these three main sources of uncertainty in hydrological ensemble forecasting. Through the use of EnKF data assimilation, of 20 lumped hydrological models, and of the 50-member ECMWF medium-range weather forecasts, we explore the relationship between the skill of ensemble predictions and the many descriptors (e.g. catchment surface, climatology, morphology, flow threshold and hydrological regime) that influence hydrological predictability. We analyze streamflow forecasts at 50 stations spread across Quebec, France and Colombia, over the period from 2011 to 2015 and for lead times up to 9 days. The forecast performance is assessed using common metrics for forecast quality verification, such as CRPS, Brier skill score, and reliability diagrams. Skill scores are computed using a probabilistic climatology benchmark, which was generated with the hydrological models forced by resampled historical meteorological data. Our results contribute to relevant literature on the topic and bring additional insight into the role of each descriptor in the skill of a hydrometeorological ensemble forecasting chain, serving as a possible guide for potential users to identify the circumstances or conditions in which it is more efficient to implement a given system.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».