Impact of Uncertainty Estimation of Hydrological Models on Spectral Downscaling of GRACE-Based Terrestrial and Groundwater Storage Variation Estimations
Notice bibliographique
Résumé
Accurately estimating hydrological parameters is crucial for comprehending global water resources and climate dynamics. This study addresses the challenge of quantifying uncertainties in the global land data assimilation system (GLDAS) model and enhancing the accuracy of downscaled gravity recovery and climate experiment (GRACE) data. Although the GLDAS models provide valuable information on hydrological parameters, they lack uncertainty quantification. To enhance the resolution of GRACE data, a spectral downscaling approach can be employed, leveraging uncertainty estimates. In this study, we propose a novel approach, referred to as method 2, which incorporates parameter magnitudes to estimate uncertainties in the GLDAS model. The proposed method is applied to downscale GRACE data over Alberta, with a specific focus on December 2003. The groundwater storage extracted from the downscaled terrestrial water storage (TWS) are compared with measurements from piezometric wells, demonstrating substantial improvements in accuracy. In approximately 80% of the wells, the root mean square (RMS) and standard deviation (STD) were improved to less than 5 mm. These results underscore the potential of the proposed approach to enhance downscaled GRACE data and improve hydrological models.
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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 | 0,000 | 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 ».