A snow and glacier hydrological model for large catchments – case study for the Naryn River, central Asia
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we implement a degree day snowmelt and glacier melt model in 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 km 2 ) 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 in simulating monthly discharge for the calibration period (NSE is 0.74 2 ) (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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».