Assessment of the impacts on data assimilation performance caused by spatio-temporal gaps in satellite soil moisture data
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that assimilating satellite soil moisture data in land surface models can improve the estimations of soil moisture. One of the limitations of these satellite soil moisture products is that there are often spatial gaps (in the horizontal direction) in data availability over certain areas due to issues such as dense vegetation or hilly terrain. These products are also limited in the vertical direction because, for the microwave-based products for example, the microwave radiation captured by the satellite sensors to estimate soil moisture is usually representative of a very thin top layer of soil (up to about 5 cm). Lastly, data over a specific watershed may not be available every day (i.e. temporal gaps) because of the orbital configuration of the satellite in question. From the existing literature, it is not clear what the benefits will be for soil moisture modeling, if these spatio-temporal gaps in satellite soil moisture datasets could somehow be minimized or eliminated. To answer this question, a synthetic assimilation study was carried out on the Noah-MP land surface model within the WRF-Hydro modeling system. The study was conducted with ERA5 forcing data on the Susquehanna River Basin and the Ensemble Kalman Filter was the chosen assimilation algorithm. Multiple scenarios were explored in which spatio-temporal gaps were introduced in the synthetic observations by mimicking the actual spatio-temporal gaps that are present in the SMAP soil moisture product. Results indicate that the model’s ability to accurately simulate soil moisture is much lower when assimilated observations have spatio-temporal gaps, compared to model simulations where there are no gaps in the assimilated observations. However, it was found that this lower model accuracy can be improved if the model grids with missing observations are updated based on the covariance between the soil moisture of those grids and their surrounding grids.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».