Producing reliable hydrologic scenarios from raw climate model outputs without resorting to meteorological observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A simplified hydroclimatic modelling workflow is proposed to quantify the impact of climate change on water discharge without resorting to meteorological observations. This alternative approach is designed by combining asynchronous hydroclimatic modelling and quantile perturbation applied to streamflow observations. Calibration is run by forcing hydrologic models with raw climate model outputs using an objective function that exclude the day-to-day temporal correlation between simulated and observed hydrographs. The resulting hydrologic scenarios provide useful and reliable information considering: (1) they preserve trends and physical consistency between simulated climate variables, (2) are implemented from a modelling cascade despite observation scarcity, and (3) support the participation of end-users in producing and interpreting climate change impacts on water resources. The proposed modelling workflow is implemented over four subcatchments of the Chaudière River, Canada, using 9 North American CORDEX simulations and a pool of lumped conceptual hydrologic models. Results confirm that the proposed workflow produces equivalent projections of the seasonal mean flows in comparison to a conventional hydroclimatic modelling approach. They also highlight the sensibility of the proposed workflow to strong biases affecting raw climate model outputs, frequently causing outlying projections of the hydrologic regime. Inappropriate forcing climate simulations were however successfully identified (and excluded) using the performance of the simulated hydrologic response as a ranking criterion. Results finally suggest further works should be conducted to confirm the reliability of the proposed workflow to assess the impact of climate change on extreme hydrologic events.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».