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Enregistrement W4376647004 · doi:10.1080/07011784.2023.2209547

Updating inflow forecasts using empirical statistical matching for real-time prediction of daily net inflows to Okanagan Lake

2023· article· en· W4376647004 sur OpenAlexafffundvenue
O. Brian, Lars Uunila, Cedar Morton, Frank Poulsen, Carl J. Schwarz, Clint Alexander, Shaun Reimer, Kim D. Hyatt

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaPublic Safety CanadaGeoscience BC
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésHydrographInflowHydrology (agriculture)Nonparametric statisticsMatching (statistics)Environmental scienceStatisticsComputer scienceDrainage basinMeteorologyMathematicsGeologyGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate predictions of flow periods are important for decision-making within the Okanagan Lake System. A nonparametric method to predict the hydrograph to achieve a closer match with the timing and volume of reservoir inflows during the dominant flow period (February1 to July 31) in Okanagan Lake was developed in this study. The method employed, Real-Time Statistical Matching (RTSM), uses a combination of information from a changing suite of best-fit historical years, existing forecasts, and recent inflow trends. This included a comparison between the current hydrograph against hydrographs derived from historical inflows based on the predicted volume and pattern of the hydrograph. The RTSM-based approach is hypothesized to improve the ability of hydrological models to predict shifts in the general timing of peak net inflows. This makes the RTSM model more robust to both historic and non-historic conditions. The performance of the RTSM-based predictions was compared to the legacy hydrology model based on average timing of historic flows. Results indicate an improvement in predictive accuracy of 10%, 6%, and 80% for Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), root mean squared error to standard deviation ratio (RSR), and percent bias (PBIAS) respectively, which are three different measures of the accuracy of predictions. Further, the success of the Okanagan Fish/Water Management Tool (FWMT) relies on the water and fish managers that use the tool, which extends beyond the quantitative metrics in this study. The authors’ also discussed how the tool’s utility has changed over time from when it was put into practice. It was learned that in practice, the best use of the model was based on the volume-based prediction with the real-time adjustment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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