A <scp>semi‐empirical</scp> wind set‐up forecasting model for Lake Champlain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The precision of Lake Champlain's water level estimation is a key component in the flood forecasting process for the Richelieu River. Hydrological models do not typically take into consideration the effects of the wind on the water level (also known as the wind set‐up). The objective of this study is to create an empirical wind set‐up forecast model for Lake Champlain during high wind events. The proposed model uses wind speed and direction across the Lake, as well as wind gusts as inputs. The model is calibrated to a subset of observations and evaluated on an independent sample, considering four wind speed bins. It is tested and compared to a variant of the Zuider Zee equation on 20 wind set‐up events that occurred between 2017 and 2019 using hindcast data from five different numerical weather prediction systems (GDPS, RDPS, HRDPS, NOAA and ECMWF). A quantile mapping‐based forecast calibration scheme is implemented for each of the forecast products to correct their biases. Results show that events are successfully predicted by the proposed model at least 72 h in advance. These results are better than the other comparative models found in the literature and tested herein. Overall, significant improvements are obtained by including wind speed and wind gusts from different weather stations.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».