Notice bibliographique
Résumé
Statistical post-processing of climate model outputs is a common hydroclimatic modelling practice aiming to produce climate scenarios that better fit in-situ observations and to produce reliable stream flows forcing calibrated hydrologic models. Such practice is however criticized for disrupting the physical consistency between simulated climate variables and affecting the trends in climate change signals imbedded within raw climate simulations. It also requires abundant good-quality meteorological observations, which are not available for many regions in the world. A simplified hydroclimatic modelling workflow is proposed to quantify the impact of climate change on water discharge without resorting to meteorological observations, nor for statistical post-processing of climate model outputs, nor for calibrating hydrologic models. By combining asynchronous hydroclimatic modelling, an alternative framework designed to construct hydrologic scenarios without resorting to meteorological observations, and quantile perturbation applied to streamflow observations, the proposed workflow produces sound and plausible hydrologic scenarios considering: (1) they preserve trends and physical consistency between simulated climate variables, (2) are implemented from a modelling cascades despite observation scarcity, and (3) support the participation of end-users in producing and interpreting climate change impacts on water resources. The proposed modelling workflow is implemented over four subcatchments of the Chaudière River, Canada, using 9 North American CORDEX simulations and a pool of lumped conceptual hydrologic models. Forced with raw climate model outputs, hydrologic models are calibrated over the reference period according to a calibration metric designed to function with temporally uncorrelated observed and simulated streamflow values. Perturbation factors are defined by relating each simulated streamflow quantiles over both reference and future periods. Hydrologic scenarios are finally produced by applying perturbation factors to available streamflow observations.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,182 | 0,095 |
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 ».