Connecting hydrological modelling and forecasting from global to local scales: Perspectives from an international joint virtual workshop
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The unprecedented progress in ensemble hydro‐meteorological modelling and forecasting on a range of temporal and spatial scales, raises a variety of new challenges which formed the theme of the Joint Virtual Workshop, ‘Connecting global to local hydrological modelling and forecasting: challenges and scientific advances’. Held from 29 June to 1 July 2021, this workshop was co‐organised by the European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts (ECMWF), the Copernicus Emergency Management (CEMS) and Climate Change (C3S) Services, the Hydrological Ensemble Prediction EXperiment (HEPEX), and the Global Flood Partnership (GFP). This article aims to summarise the state‐of‐the‐art presented at the workshop and provide an early career perspective. Recent advances in hydrological modelling and forecasting, reflections on the use of forecasts for decision‐making across scales, and means to minimise new barriers to communication in the virtual format are also discussed. Thematic foci of the workshop included hydrological model development and skill assessment, uncertainty communication, forecasts for early action, co‐production of services and incorporation of local knowledge, Earth observation, and data assimilation. Connecting hydrological services to societal needs and local decision‐making through effective communication, capacity‐building and co‐production was identified as critical. Multidisciplinary collaborations emerged as crucial to effectively bring newly developed tools to practice.
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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 | 0,031 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».