Assessing the capabilities of the Surface Water and Ocean Topography (SWOT) mission for large lake water surface elevation monitoring under different wind conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Lakes are important sources of freshwater and provide essential ecosystem services. Monitoring their spatial and temporal variability, and their functions, is an important task within the development of sustainable water management strategies. The Surface Water and Ocean Topography (SWOT) mission will provide continuous information on the dynamics of continental (rivers, lakes, wetlands and reservoirs) and ocean water bodies. This work aims to contribute to the international effort evaluating the SWOT satellite (2022 launch) performance for water balance assessment over large lakes (e.g., >100 km2). For this purpose, a hydrodynamic model was set up over Mamawi Lake, Canada, and different wind scenarios on lake hydrodynamics were simulated. The derived water surface elevations (WSEs) were compared to synthetic elevations produced by the Jet Propulsion Laboratory (JPL) SWOT high resolution (SWOT-HR) simulator. Moreover, water storages and net flows were retrieved from different possible SWOT orbital configurations and synthetic gauge measurements. In general, a good agreement was found between the WSE simulated from the model and those mimicked by the SWOT-HR simulator. Depending on the wind scenario, errors ranged between approximately −2 and 5 cm for mean error and from 30 to 70 cm root mean square error. Low spatial coverage of the lake was found to generate important biases in the retrievals of water volume or net flow between two satellite passes in the presence of local heterogeneities in WSE. However, the precision of retrievals was found to increase as spatial coverage increases, becoming more reliable than the retrievals from three synthetic gauges when spatial coverage approaches 100 %, demonstrating the capabilities of the future SWOT mission in monitoring dynamic WSE for large lakes across Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».