Assessment of Global and Regional Reanalyses Data for Hydro- Climatic Impact Studies in the Upper Thames River Basin
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates NCEP-NCAR reanalyses hydro-climatic data as an initial check for assessment of climate change studies and hydrologic modeling on the basin scale. Reanalysis data set for daily precipitation, and temperature from the National Centers for Environmental Prediction-National Center for Atmospheric Research (NCEP-NCAR) (a) global (NNGR) and (b) regional (NARR) reanalysis project are used as input into the semi-distributed hydrologic model (HEC-HMS) during the period of 1980-2005. First, the precipitation and temperature data are interpolated to selected stations to check for their trends and similarity in means and variances. Although NARR shows some over-estimated values, mainly in estimating temperature during the summer months, it has been able to capture the trends. NNGR, on the other hand, has produced inferior results in many cases, especially in generating precipitation when compared with the observed values. With its improved atmospheric analytical ability, NARR appears to have performed better than the NNGR, suggesting that with coarse resolution NNGR may not be applied in climate change studies for medium or small watersheds. Next, an extensive analysis is performed for assessing the performance of the reanalysis data generated flows by comparing it with the observed inputs during May-November. The stream flows generated from the NARR dataset show encouraging results for simulating summertime low flows with less variability and error. NNGR dataset, have proven to be less accurate and highly variable. This study suggests that NARR can be adequately used as either an additional source of data or as an alternative to observations in data scarce regions.
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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».