Evaluation of gridded precipitation datasets over international basins and large lakes
Notice bibliographique
Résumé
Reliable precipitation estimates are a crucial backbone for supporting hydrologic modeling and other geophysical applications. However, watersheds that extend across international boundaries or those that contain large bodies of water pose particular challenges to acquiring consistent and accurate precipitation estimates. The North American Great Lakes basin is characterized by both of these features, which has led to long-standing challenges to water budget analysis and hydrologic prediction. In order to provide optimal conditions for hydrologic model calibration, retrospective analyses, and real-time forecasting, this study comprehensively evaluates four gridded datasets over the Great Lakes basin, including the Analysis of Record for Calibration (AORC), Canadian Precipitation Analysis (CaPA), Multi-sensor Precipitation Estimate (MPE), and a merged CaPA-MPE data set, in which these products are analyzed at multiple spatial and temporal scales using station observations and a statistical water balance model. In comparison with gauge observations from the Global Historical Climatology Network Daily (GHCN-D), gridded datasets generally agree with ground observations, however the international border clearly delineates a decrease in gridded precipitation accuracy over the Canadian portion of the basin. Analysis reveals that rank in gridded precipitation accuracy differs for overland and overlake regions, and between colder and warmer months. Overall, the AORC has the lowest variance compared to gauge observations and has greater performance over temporal and spatial scales. While CaPA and AORC may better capture atmospheric dynamics between land and lake regions, comparison with a statistical water balance model suggests that AORC and MPE provide the best estimates of monthly overlake precipitation.
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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».