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Enregistrement W4285590049 · doi:10.5194/hess-2022-51-rc2

Comment on hess-2022-51

2022· peer-review· en· W4285590049 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesUniversity of BristolLeverhulme Trust
Mots-clésSnowEnvironmental scienceStreamflowPercentileDrainage basinRange (aeronautics)Hydrology (agriculture)Snow coverClimatologyGlacierMeteorologyPhysical geographyStatisticsGeologyGeographyCartographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we implement a degree day snow and glacier melt model into 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 at simulating monthly discharge for the evaluation period (NSE is 0.74 < NSE < 0.87) and validation period (0.7 < NSE < 0.9) where the range of NSE values represent 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 Toktugal reservoir in 1975 which impacted the observations. The model reproduces the spatial extent in seasonal snow cover well, capturing 86 % of the snow extent on average (2001–2007) for the median ensemble member of the best 0.5 % evaluation simulations, when evaluated against MODIS snow extent. We establish the present-day contributions of glacier melt, snow melt and rainfall to the total annual discharge and the timing of when these components dominate river flow. The model predicts 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 well. At all stations snow melting is the largest component, followed by the rainfall and the glacier melt component. In August, glacier melting can contribute up to 66 % of the total discharge at the highly glacierised Naryn headwater sub-catchment. The glaciated area predicted by the best 0.5 % evaluation simulations overlap 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 km2–1,196 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
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 savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0100,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,039

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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission2
Résumé présentoui

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