A Continuous Data Production Approach to Flow Estimation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The world has entered an era of immense water-related threats due to climate warming and human actions. Changing precipitation patterns, reducing snowpack, accelerating glacial melt, intensifying floods and droughts have made the need for timely hydrometric information indispensable. Climate change thus introduced requirements for adaptive management and timely water resource information at the municipal, regional and national levels. Over the last 10 years, it became evident that demands from users had moved towards best available hydrometric data in near real-time. As with most hydrometric services around the world, the WSC was a legacy and archive-driven organization that published approved data on an annual basis. Real-time data was an after-thought simply equated with the application of rating curves onto telemetry water levels, while hydrographers remained focused on approving data months after the facts. To address this challenge, the Meteorological Service of Canada‘s National Hydrological Services, and specifically the Water Survey of Canada (WSC) has developed a near real-time continuous data production system to meet the evolving needs of stakeholders. To meet this challenge, WSC developed solutions where data would be improved as field-measurements were being acquired. Corrections to data and rating curves are applied within hours of field discharge measurements, allowing for near-real time publication of corrected discharge information. Moreover, station conditions and performance are constantly monitored with “eyes-on-data” production tools that allow the program to optimize its field visits, costs and data publication. These tools were developed in-house to enable effective network time-management while communicating important information with partner agencies. This was made possible with a cloud-based hydrometric data production system and modern telecommunications tools. As a result of this work, the improved near real-time data became the catalyst to revamp a multi-decade approach to final data approval. This improved overall efficiency and is now leading to less delays in the approved data production cycle. This paper describes the design and implementation of the continuous data production system adopted at WSC and highlights some of the benefits noted since program implementation. This paper also identifies future investments that could help the sustainability of this new system in the long term.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».