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Enregistrement W4248323549 · doi:10.5194/hess-2020-111

Flexible vector-based spatial configurations in land models

2020· preprint· en· W4248323549 sur OpenAlexafffund
Shervan Gharari, Martyn Clark, Naoki Mizukami, Wouter Knoben, Jefferson S. Wong, Alain Pietroniro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaGlobal Institute for Water SecurityCanmore Museum and Geoscience Centre
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNational Center for Atmospheric Research
Mots-clésGridLand coverForcing (mathematics)A priori and a posterioriComputer scienceContext (archaeology)Environmental scienceMeteorologyLand useGeographyClimatologyGeologyEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Land models are increasingly used in terrestrial hydrology due to their process-oriented representation of water and energy fluxes. Land models can be set up at a range of spatial configurations, often ranging from grid sizes of 0.02 to 2 degrees (approximately 2 to 200 km) and applied at sub-daily temporal resolutions for simulation of energy fluxes. A priori specification of the grid size of the land models typically is derived from forcing resolutions, modeling objectives, available geo-spatial data and computational resources. Typically, the choice of model configuration and grid size is based on modeling convenience and is rarely examined for adequate physical representation in the context of modeling. The variability of the inputs and parameters, forcings, soil types, and vegetation covers, are masked or aggregated based on the a priori chosen grid size. In this study, we propose an alternative to directly set up a land model based on the concept of Group Response Unit (GRU). Each GRU is a unique combination of land cover, soil type, and other desired geographical features that has hydrological significance, such as elevation zone, slope, and aspect. Computational units are defined as GRUs that are forced at a specific forcing resolution; therefore, each computational unit has a unique combination of specific geo-spatial data and forcings. We set up the Variable Infiltration Capacity (VIC) model, based on the GRU concept (VIC-GRU). Utilizing this model setup and its advantages we try to answer the following questions: (1) how well a model configuration simulates an output variable, such as streamflow, for range of computational units, (2) how well a model configuration with fewer computational units, coarser forcing resolution and less geo-spatial information, reproduces a model set up with more computational units, finer forcing resolution and more geo-spatial information, and finally (3) how uncertain the model structure and parameters are for the land model. Our results, although case dependent, show that the models may similarly reproduce output with a lower number of computational units in the context of modeling (streamflow for example). Our results also show that a model configuration with a lower number of computational units may reproduce the simulations from a model configuration with more computational units. Similarly, this can assist faster parameter identification and model diagnostic suites, such as sensitivity and uncertainty, on a less computationally expensive model setup. Finally, we encourage the land model community to adopt flexible approaches that will provide a better understanding of accuracy-performance tradeoff in land models.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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