Verification of Regional Deterministic Precipitation Analysis Products Using Snow Data Assimilation for Application in Meteorological Network Assessment in Sparsely Gauged Nordic Basins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sparse precipitation information can result in uncertainties in hydrological modeling practices. Precipitation observation network augmentation is one way to reduce the uncertainty. Meanwhile, in basins with snowpack-dominated hydrology, in the absence of a high-density precipitation observation network, assimilation of in situ and remotely sensed measurements of snowpack state variables can also provide the possibility to reduce flow estimation uncertainty. Similarly, assimilation of existing precipitation observations into gridded numerical precipitation products can alleviate the adverse effects of missing information in poorly instrumented basins. In Canada, the Regional Deterministic Precipitation Analysis (RDPA) data from the Canadian Precipitation Analysis (CaPA) system have been increasingly applied for flow estimation in sparsely gauged Nordic basins. Moreover, CaPA-RDPA data have also been applied to establish observational priorities for augmenting precipitation observation networks. However, the accuracy of the assimilated data should be validated before being applicable in observation network assessment. The assimilation of snowpack state variables has proven to significantly improve streamflow estimates, and therefore, it can provide the benchmark against which the impact of assimilated precipitation data on streamflow simulation can be compared. Therefore, this study introduces a parsimonious framework for performing a proxy validation of the precipitation-assimilated products through the application of snow assimilation in physically based hydrologic models. This framework is demonstrated to assess the observation networks in three boreal basins in Yukon, Canada. The results indicate that in most basins, the gridded analysis products generally enjoyed the level of accuracy required for accurate flow simulation and therefore were applied in the meteorological network assessment in those cases.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».