Application of weather post-processing methods for operational ensemble hydrological forecasting on multiple catchments in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Hydrological forecasts often contain biases or uncertainty that make them less useful to water resources system managers. They can, however, be further improved using post-processing methods. Post-processing has the capability to reduce overall bias and improve the uncertainty quantification (spread), in order to enhance the usefulness of the forecasts in decision-making. In this study, a Quantile Mapping (QM) post-processing method was implemented on meteorological forecasts assessed in three different configurations: A monthly, a seasonal, and an annual quantile mapping schemes. The evaluation was carried out over 22 watersheds with different basin areas in the south of Canada. Post-processing methods were trained on ECMWF operational forecasts from 2015-2019 inclusively, then applied on forecasts from 2020 and fed to 8 assimilated hydrological models on each catchment. The hydrological forecasts for the year 2020 were generated at a lead time of 8 days and a timestep of 6 hours. The methodology and results were evaluated using the Continuous Ranked Probability Score (CRPS) metric. Results show that all three QM combinations improve the performance of the forecasts at the most distant lead times, showing significant improvements from day 4. The annual QM implementation was shown to perform the best, followed by seasonal or monthly, depending on the watershed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».