Exploring the utility of the downscaled SMAP soil moisture products in improving streamflow simulation
Notice bibliographique
Résumé
The Susquehanna and upper Susquehanna watersheds in the Northeastern of the United States of America (USA) This study explored the utility of the Soil Moisture Active Passive (SMAP) soil moisture downscaled to a range of spatial resolutions for improving ensemble streamflow simulations. The SMAP level 3 soil moisture product with spatial resolution of roughly 40 km was downscaled to a range of spatial resolutions including 1, 3 and 9 km over the Susquehanna and upper Susquehanna watersheds. A set of experiments was conducted through direct insertion of the downscaled SMAP soil moisture into a physically-based distributed hydrological model. The updating of the model with the original and downscaled SMAP surface soil moisture markedly improved the accuracy of the ensemble streamflow simulations with the CRPSS and NRMSE values in the range of 0.10–0.17 and 0.79–0.85, respectively when compared to the non-updated model for the Susquehanna watershed. In addition, the ensemble spread was reduced, and the ensemble mean compares well with the observed streamflow. The 1 km downscaled SMAP soil moisture showed the highest accuracy in improving streamflow simulation with the CRPSS and NRMSE value of 0.21 and 0.72, respectively for the Upper Susquehanna watershed, whereas for the Susquehanna watershed downscaled SMAP at 9 km adequately improved the accuracy of the ensemble streamflow simulations with the CRPSS and NRMSE value of 0.17 and 0.80, respectively. Besides the top layer of the model, updating the second layer of the model with the vertically extrapolated SMAP soil moisture only slightly further improved the accuracy of the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».