Assessment of the added value of using statiscally downscaled precipitation fields for hydrological forecasting
Notice bibliographique
Résumé
When an extreme precipitation event is imminent, meteorological forecasts may be used as input to a physically-based, distributed, hydrological models to estimate the resulting peak flow. However, meteorological forecasts are generally available on mesoscale grids (102 - 103 km2), which might not be accurate enough to simulate local-scale stream flows. Statistical disaggregation models can rapidly provide several series of high-resolution precipitation data while preserving the total amount of precipitation at the mesoscale grid. The aim of the present work is to evaluate the potential of using precipitation series from a recently developed disaggregation model in a distributed hydrological model to predict local stream flows within a watershed. As a case study, we analyze the June 2002 flood on the Des Anglais watershed (730 km2), located in the Saint Lawrence Lowlands, Quebec, Canada, using HYDROTEL. Results show that disaggregation of mesoscale precipitation from 52.8 to 4.4-km fields produces a large spectrum of runoff estimations, especially on the smaller hydrological units, and reduces rain and runoff biases. For this extreme-event case study, runoff estimation also strongly depends on soil types and the set of estimated parameter values of HYDROTEL.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».