Reconstruction of a daily gridded snow water equivalent product for the land region above 45° N based on a ridge regression machine learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The snow water equivalent (SWE) is an important parameter of surface hydrological and climate systems, and it has a profound impact on Arctic amplification and climate change. However, there are great differences among existing SWE products. In the land region above 45∘ N, the existing SWE products are associated with a limited time span and limited spatial coverage, and the spatial resolution is coarse, which greatly limits the application of SWE data in cryosphere change and climate change studies. In this study, utilizing the ridge regression model (RRM) of a machine learning algorithm, we integrated various existing SWE products to generate a spatiotemporally seamless and high-precision RRM SWE product. The results show that it is feasible to utilize a ridge regression model based on a machine learning algorithm to prepare SWE products on a global scale. We evaluated the accuracy of the RRM SWE product using hemispheric-scale snow course (HSSC) observational data and Russian snow survey data. The mean absolute error (MAE), RMSE, R, and R2 between the RRM SWE products and observed SWEs are 0.21, 25.37 mm, 0.89, and 0.79, respectively. The accuracy of the RRM SWE dataset is improved by 28 %, 22 %, 37 %, 11 %, and 11 % compared with the original AMSR-E/AMSR2 (SWE), ERA-Interim SWE, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) SWE, GlobSnow SWE, and ERA5-Land SWE datasets, respectively, and it has a higher spatial resolution. The RRM SWE product production method does not rely heavily on an independent SWE product; it takes full advantage of each SWE dataset, and it takes into consideration the altitude factor. The MAE ranges from 0.16 for areas within <100 m elevation to 0.29 within the 800–900 m elevation range. The MAE is best in the Russian region and worst in the Canadian region. The RMSE ranges from 4.71 mm for areas within <100 m elevation to 31.14 mm within the >1000 m elevation range. The RMSE is best in the Finland region and worst in the Canadian region. This method has good stability, is extremely suitable for the production of snow datasets with large spatial scales, and can be easily extended to the preparation of other snow datasets. The RRM SWE product is expected to provide more accurate SWE data for the hydrological model and climate model and provide data support for cryosphere change and climate change studies. The RRM SWE product is available from “A Big Earth Data Platform for Three Poles” (https://doi.org/10.11888/Snow.tpdc.271556) (Li et al., 2021).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».