Comparing impact of ERA5 vs ERAInterim on hydrology using the eWaterCycle Open Hydrological Platform
Notice bibliographique
Résumé
Model comparisons are an important exercise to gain new hydrological insight from the diversity in our communities hydrological models. Current practice in model comparison studies is to have each model be run by the creator/representative of that model and combine the results of all these model runs in a single analysis. In this work we present the first major model comparison done within the eWaterCycle Open Hydrological Platform. eWaterCycle is a platform for doing hydrological experiments where hydrological models are accessed as objects from an (online) Jupyter notebook experiment environment. Through the use of GRPC4BMI and containers, (pre-existing and newly made) models in any programming language can be used, without diving into the code of those models. This makes eWaterCycle ideally suited to compare (and couple) models with widely different model setups: conceptual versus distributed for example. eWaterCycle is FAIR by design: any eWaterCycle experiment should be reproducible by anyone without the support of the original model developer. This will make it easier for hydrologists to work with each other's models and speed up the cycle of hydrological knowledge generation. In this comparison we’re looking at the impact of the new ERA5 dataset over the older ERA-Interim dataset as a forcing for hydrological models. A key component in making hydrological experiments reproducible and transparent in eWaterCycle is the use of EMSValTool as a pre-processor for hydrological experiments. Using EMSValTool’s recipes structure ensures that model specific input files based on ERA5 or ERA-Interim are all handled identically where possible and that model specific operations are clearly and transparently defined. We have run 7 models or model-suites (LISFlood, MARRMoT, WFLOW, HYPE, PCRGlobWB 2.0, SUMMA, HBV) for 6 basins forced with both ERA5 and ERA-Interim and compared model outputs against GRDC discharge observations. From this broad comparison we will conclude what the impact of ERA5 over ERA-Interim will be for hydrological modelling in the foreseeable future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».