A Hydrograph-Based Approach to Improve Satellite-Derived Snow Water Equivalent at the Watershed Scale
Notice bibliographique
Résumé
For the past few decades, remote sensing has been a valuable tool for deriving global information on snow water equivalent (SWE), where products derived from space-borne passive microwave radiometers are favoured as they respond to snow depth, an important component of SWE. GlobSnow, a novel SWE product, has increased the accuracy of global-scale SWE estimates by combining remotely sensed radiometric data with other physiographic characteristics, such as snow depth, as quantified by climatic stations. However, research has demonstrated that passive microwaves algorithms tend to underestimate SWE for deep snowpack. Approaches were proposed to correct for such underestimation; however, they are computer intensive and complex to implement at the watershed scale. In this study, SWEmax information from the near real time 5-km GlobSnow product, provided by Copernicus and the European Space Agency (ESA) and GlobSnow product at 25 km resolution were corrected using a simple bias correction approach for watershed scale applications. This method, referred to as the Watershed Scale Correction (WSC) approach, estimates the bias based on the direct runoff that occurs during the spring melt season. Direct runoff is estimated on the one hand from SWEmax information as main input. Infiltration is also considered in computing direct runoff. An independent estimation of direct runoff from gauged stations is also performed. Discrepancy between these estimates allows for estimating the bias correction factor. This approach is advantageous as it exploits data that commonly exists i.e., flow at gauged stations and remotely sensed/reanalysis data such as snow cover and precipitation. The WSC approach was applied to watersheds located in Eastern Canada. It was found that the average bias moved from 33.5% with existing GlobSnow product to 18% with the corrected product, using the recommended recursive filter coefficient β of 0.925 for baseflow separation. Results show the usefulness of integrating direct runoff for bias correction of existing GlobSnow product at the watershed scale. In addition, potential benefits are offered using the recursive filter approach for baseflow separation of watersheds with limited in situ SWE measurements, to further reduce overall uncertainties and bias. The WSC approach should be appealing for poorly monitored watersheds where SWE measurements are critical for hydropower production and where snowmelt can pose serious flood-related damages.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».