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Enregistrement W4224302059 · doi:10.5194/hess-2022-51-rc1

Comment on hess-2022-51

2022· peer-review· en· W4224302059 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan Mackay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesUniversity of BristolLeverhulme Trust
Mots-clésSnowmeltScalable Vector GraphicsSnowStreamflowHydrology (agriculture)Latin hypercube samplingEnvironmental scienceMathematicsDrainage basinMeteorologyStatisticsComputer scienceCartographyGeographyGeologyMonte Carlo method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In this paper we implement a degree day snowmelt and glacier melt model in the Dynamic fluxEs and ConnectIvity for Predictions of HydRology (DECIPHeR) model. The purpose is to develop a hydrological model that can be applied to large glaciated and snow-fed catchments yet is computationally efficient enough to include model uncertainty in streamflow predictions. The model is evaluated by simulating monthly discharge at six gauging stations in the Naryn River catchment (57 833 km2) in central Asia over the period 1951 to a variable end date between 1980 and 1995 depending on the availability of discharge observations. The spatial distribution of simulated snow cover is validated against MODIS weekly snow extent for the years 2001–2007. Discharge is calibrated by selecting parameter sets using Latin hypercube sampling and assessing the model performance using six evaluation metrics. The model shows good performance in simulating monthly discharge for the calibration period (NSE is 0.74<NSE<0.87 ) and validation period ( 0.7<NSE<0.9 ), where the range of NSE values represents the 5th–95th percentile prediction limits across the gauging stations. The exception is the Uch-Kurgan station, which exhibits a reduction in model performance during the validation period attributed to commissioning of the Toktogul reservoir in 1975 which impacted the observations. The model reproduces the spatial extent in seasonal snow cover well when evaluated against MODIS snow extent; 86 % of the snow extent is captured (mean 2001–2007) for the median ensemble member of the best 0.5 % calibration simulations. We establish the present-day contributions of glacier melt, snowmelt and rainfall to the total annual runoff and the timing of when these components dominate river flow. The model predicts well the observed increase in discharge during the spring (April–May) associated with the onset of snow melting and peak discharge during the summer (June, July and August) associated with glacier melting. Snow melting is the largest component of the annual runoff (89 %), followed by the rainfall (9 %) and the glacier melt component (2 %), where the values refer to the 50th percentile estimates at the catchment outlet gauging station Uch-Kurgan. In August, glacier melting can contribute up to 66 % of the total runoff at the highly glacierized Naryn headwater sub-catchment. The glaciated area predicted by the best 0.5 % calibration simulations overlaps the Landsat observations for the late 1990s and mid-2000s. Despite good predictions for discharge, the model produces a large range of estimates for the glaciated area (680–1196 km2) (5th–95th percentile limits) at the end of the simulation period. To constrain these estimates further, additional observations such as glacier mass balance, snow depth or snow extent should be used directly to constrain model simulations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2990,164

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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