Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,039 |
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.
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 ».