An automatic lake-model application using near real-time data forcing: Development of an operational forecast model for Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. For enhanced public safety and water resource management, a three-dimensional operational lake hydrodynamic forecast system called COASTLINES (Canadian cOASTal and Lake forecastINg modEl System) was developed. The modelling system is built upon the Aquatic Ecosystem Model (AEM3D) model, with predictive simulation capabilities developed and tested for a large lake (i.e., Lake Erie). The open-access web-based platform derives model forcing, code execution, post-processing and visualization of the model outputs, including water level elevations and temperature, is in near real-time. COASTLINES currently generates 240-h predictions using atmospheric forcing from 15 km and 25 km horizontal-resolution operational meteorological products from the Environment Canada Global Deterministic Forecast System (GDPS). Simulated water levels were validated against observations from 6 gauge stations, with model error increasing for longer forecast times. Satellite images and lake buoys were applied to validate forecast lake surface temperature (LST) and the water column thermal stratification. The forecast LST is as accurate as hindcasts, with a root-mean-square-deviation < 2 ℃. COASTLINES predicts storm-surge events and up-/down-welling events that are important for flood water and drinking water/fishery management, respectively. Model forecasts are available in real-time at https://coastlines.engineering.queensu.ca/. This study provides an example of the successful development of an operational forecasting system, entirely driven by open-access data, that may be easily adapted to simulate aquatic systems or to drive other computational models, as required for management and public safety.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».