GRACE-derived groundwater storage estimation: Lake/Reservoir storage controls across Canada
Notice bibliographique
Résumé
<p>Abstract:<br>Accurate estimation of groundwater storage is hindered by the lack of direct observations of groundwater over space and time. Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite observes total water storage, thus presenting issues in applying water budget approaches to extract GRACE-derived groundwater storage. This is especially true in regions with complicated hydrology, ranging from numerous small lakes/reservoirs, elevation variation, and changes in active layer thickness in regions with frozen ground. While the objective of many GRACE studies is to disaggregate total water storage budget, to separately estimate groundwater storage changes, the influence of reservoir storage change within a basin is generally ignored. Extraction of groundwater time series from GRACE, using hydrologic and land surface model output, fails to capture storage changes caused by changes in lake and reservoir storage. In significant surface water areas, reservoir storage may alter water storage changes by increasing leakage errors, and offsetting seasonal variability, leading to accumulation of errors in groundwater estimates. Here, we conducted data-driven experiments to understand the spatial influence of lake and reservoirs on GRACE-derived groundwater storage estimation, using independent information of recorded lake/reservoir water level. The study included comparisons with in-situ groundwater observations throughout Canada to validate our GRACE-derived groundwater storage signal. Accounting for reservoir storage combined with GRACE, improved out estimate of GRACE-derived groundwater storage changes for most basins. Identifying what factors did or did not influence goodness of fit will be addressed.</p><p><strong>Acknowledgement:</strong> The researcher, Mohamed Akl, is funded by a full scholarship from the Ministry of Higher Education of the Arab Republic of Egypt.</p>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».