Evaluation of continental-scale ensemble hydrological forecasts from Environment and Climate Change Canada: a comparison with forecasts from the Global Flood Awareness System (GloFAS)
Notice bibliographique
Résumé
Environment and Climate Change Canada (ECCC) is in the process of deploying a continental-scale hydrological prediction system known as the National Surface and River Prediction System (NSRPS). Operating at a resolution of 30 arc seconds, NSRPS currently generates Ensemble Streamflow Predictions (ESPs) for over four million grid points. Issued once per day, the ensemble is composed of twenty members and provides 16-day forecasts. NSRPS differs from other hydrological forecasting systems in operational use in Canada by being continental in scope and by relying on an Earth System Modelling (ESM) approach for prediction. In order to assess the value of forecasts issued by NSRPS, a comparison is performed with a similar ESP system available over all of Canada: the Global Flood Awareness System (GloFAS) from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). The evaluation focusses on the Great Lakes and St. Lawrence watershed as well as the Nelson and Churchill watersheds, each over one million km² in size. 393 streamflow stations are identified where NSRPS and GloFAS agree on the watershed delineation. The comparison is limited to the Spring, Summer and Fall of 2022 due to NSRPS forecast data availability. For most stations, NSRPS performs better than GloFAS in terms of Continuous Ranked Probability Score (CRPS), but the median of the potential CRPS across the 393 stations is very similar for days 3-16. Both systems suffer from a lack of spread, particularly for short lead times, but the problem is slightly more acute for GloFAS. Bayesian Model Averaging (BMA) is explored in order to obtain calibrated probabilistic forecasts that perform better than both NSRPS and GloFAS.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».