HYPE model workflow – a “bottom-up” approach to community large-domain hydrological modelling
Notice bibliographique
Résumé
Large-domain hydrological modelling is vital to understand and predict water resources under a changing climate. Here we summarize our efforts to develop a model configuration workflow for the Hydrological Predictions for the Environment (HYPE) model as a proof-of-concept of a “bottom-up” approach to community large-scale hydrological modelling. The initiative of Community Workflows to Advance Reproducibility in Hydrologic Modeling (CWARHM, Knoben et al. 2022) provides a blueprint of a hydrological modelling workflow, separating the model-agnostic and model-specific pre-processing tasks. We extend the CWARHM blueprint to establish an open-source and automated HYPE workflow by adding processing codes to generate geospatial fabric, climate forcing, and parametrization.Our primary contribution is to generalize and automate the HYPE workflow to improve the reproducibility of hydrologic experiments. In this research, numerous global geographic, physiographic, and climatic datasets, covering various spatiotemporal scales are used to develop a geospatial fabric and climate forcing for the HYPE model, using the Bow River watershed in Alberta, Canada as a test case. The geographic and physiographic data are obtained through the “gistool” (https://github.com/kasra-keshavarz/gistool), while climate forcing is obtained using the “datatool” (https://github.com/kasra-keshavarz/datatool). Independent of the data source, these tools provide physiographic attributes and meteorological time series as catchment averaged quantities, enabling semi-distributed hydrological modelling with HYPE. The preliminary analysis shows that the HYPE workflow has successfully separated the model-agnostic and model-specific parts of the model workflow. It substantially reduces manual work in preparing model geospatial fabric and input datasets, saving more time for hydrological analysis. This workflow will support developing probabilistic streamflow using different input datasets and will be upgraded to create a HYPE model instantiation for the entire North American domain.Reference: Knoben, W. J. M., Clark, M. P., Bales, J., Bennett, A., Gharari, S., Marsh, C. B., et al. (2022). Community Workflows to Advance Reproducibility in Hydrologic Modeling: Separating model-agnostic and model-specific configuration steps in applications of large-domain hydrologic models. Water Resources Research, 58, e2021WR031753. https://doi. org/10.1029/2021WR031753
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».