Application of machine learning techniques for regional bias correction of snow water equivalent estimates in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Snow is a critical contributor to Ontario's water-energy budget, with impacts on water resource management and flood forecasting. Snow water equivalent (SWE) describes the amount of water stored in a snowpack and is important in deriving estimates of snowmelt. However, only a limited number of sparsely distributed snow survey sites ( n =383) exist throughout Ontario. The SNOw Data Assimilation System (SNODAS) is a daily, 1 km gridded SWE product that provides uniform spatial coverage across this region; however, we show here that SWE estimates from SNODAS display a strong positive mean bias of 50 % (16 mm SWE) when compared to in situ observations from 2011 to 2018. This study evaluates multiple statistical techniques of varying complexity, including simple subtraction, linear regression and machine learning methods to bias-correct SNODAS SWE estimates using absolute mean bias and RMSE as evaluation criteria. Results show that the random forest (RF) algorithm is most effective at reducing bias in SNODAS SWE, with an absolute mean bias of 0.2 mm and RMSE of 3.64 mm when compared with in situ observations. Other methods, such as mean bias subtraction and linear regression, are somewhat effective at bias reduction; however, only the RF method captures the nonlinearity in the bias and its interannual variability. Applying the RF model to the full spatio-temporal domain shows that the SWE bias is largest before 2015, during the spring melt period, north of 44.5 ∘ N and east (downwind) of the Great Lakes. As an independent validation, we also compare estimated snowmelt volumes with observed hydrographs and demonstrate that uncorrected SNODAS SWE is associated with unrealistically large volumes at the time of the spring freshet, while bias-corrected SWE values are highly consistent with observed discharge volumes.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».