Quantifying streamflow predictability across North America on sub-seasonal to seasonal timescales
Notice bibliographique
Résumé
Sub-seasonal to seasonal streamflow forecasts represent critical operational inputs for many water sector applications of societal relevance, such as spring flood early warning, water supply, hydropower generation, and irrigation scheduling. However, the skill of such forecasts has not risen greatly in recent decades despite recognizable advances in many relevant capabilities, including hydrologic modeling and S2S climate prediction. In order to build a continental-scale forecasting system that has value at the local scale, the sources and nature of predictability in the forecasts should be quantified and communicated. This can additionally help to target science investments for tangible improvements in the sub-seasonal to seasonal streamflow forecasting skill. As part of the Canada-based Global Water Futures (GWF) program, we are advancing capabilities for probabilistic sub-seasonal to seasonal streamflow forecasts over North America. The overall aim is to improve sub-seasonal to seasonal streamflow forecasts for a range of water sector applications. We are implementing an array of forecasting methods that integrate state-of-the-art mechanistic models and statistical methods. These include, for instance, a probabilistic sub-seasonal to seasonal streamflow forecasting system based on quantile regression of snow water equivalent observations, and a system based on the ESP approach (Day, 1985). To guide forecast system developments over North America, we are currently quantifying streamflow predictability for different hydroclimatic regimes, forecast initialization times, and lead times, against both streamflow simulations and observations to quantify the effect of model errors. Building on the work from Wood et al. (2016) and Arnal et al. (2017), we are disentangling the dominant predictability sources (i.e., initial hydrological conditions and atmospheric forcings) of sub-seasonal to seasonal streamflow across North American watersheds. The results provide insights into the elasticity of predictability, i.e., the increase in streamflow forecast skill possible by improving a specific component of the forecast system, and will inform the forecasting system development. Arnal Louise, Wood Andrew W., Stephens Elisabeth, Cloke Hannah L., Pappenberger Florian, 2017: An Efficient Approach for Estimating Streamflow Forecast Skill Elasticity. Journal of Hydrometeorology, doi: 10.1175/JHM-D-16-0259.1 Day, Gerald N., 1985: Extended streamflow forecasting using NWSRFS. Journal of Water Resources Planning and Management, doi:10.1061/(ASCE)0733-9496(1985)111:2(157) Wood, Andrew W., Tom Hopson, Andy Newman, Levi Brekke, Jeff Arnold, and Martyn Clark, 2016: Quantifying streamflow forecast skill elasticity to initial condition and climate prediction skill. Journal of Hydrometeorology, doi: 10.1175/JHM-D-14-0213.1
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».