Comparing the impact for hydrology of the new ERA5 reanalyses dataset over ERA-Interim for 8 hydrological models in 6 catchments using the eWaterCycle community modelling environment.
Notice bibliographique
Résumé
The release of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)’s Re-Analysis 5 (ERA-5) global climate forcing dataset is expected to greatly improve the quality of hydrological modeling. Following this release there is great interest in assessing the improvements of ERA-5 relative to its predecessor ERA-Interim for hydrological modeling and predictions. In this study we compare streamflow predictions when using ERA-interim vs ERA-5 as forcing data for a suite of hydrological models from different research groups that capture the variation in modelling strategies within the hydrological modelling community. We check whether physically based models, defined as those that do not require additional parameter calibration, would lead to different conclusions in comparison to conceptual models, defined as those that require calibration. Based on the hydrological model structure we expect that conceptual models that need calibration show less difference in predicting discharge (skill) between ERA-5 and ERA-Interim, where-as the physical based (non-calibrated) models most likely will benefit from the improved accuracy of the ERA-5 input. This assessment will provide the HEPEX community with answers on how the ERA-5 dataset will improve hydrological predictions based on different hydrological modelling concepts. An additional key objective while conducting this study is compliance to the FAIR principles of data science. To achieve this we held a workshop in Leiden, the Netherlands, where multiple hydrological models were integrated into the eWatercycle II system. eWatercycle II is a hydrological model platform containing a growing number of hydrological models. The platform facilitates research and cohesivity within the hydrological community by providing an Open-Source platform built specifically to advance the state of FAIR and Open Science in Hydrological Modeling. We also use this study to demonstrate the feasibility of eWatercycle II as a platform for FAIR hydrological models. Preliminairy results from this comparison study were presented at the AGU Fall Meeting 2019. Here we will present the full results of the comparison study.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».