AltiMaP: altimetry mapping procedure for hydrography data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Satellite altimetry data are useful for monitoring water surface dynamics, evaluating and calibrating hydrodynamic models, and enhancing river-related variables through optimization or assimilation approaches. However, comparing simulated water surface elevations (WSEs) using satellite altimetry data is challenging due to the difficulty of correctly matching the representative locations of satellite altimetry virtual stations (VSs) to the discrete river grids used in hydrodynamic models. In this study, we introduce an automated altimetry mapping procedure (AltiMaP) that allocates VS locations listed in the HydroWeb database to the Multi-Error Removed Improved Terrain Hydrography (MERIT Hydro) river network. Each VS was flagged according to the land cover of the initial pixel allocation, with 10, 20, 30 and 40 representing river channel, land with the nearest single-channel river, land with the nearest multi-channel river and ocean pixels, respectively. Then, each VS was assigned to the nearest MERIT Hydro river reach according to geometric distance. Among the approximately 12 000 allocated VSs, most were categorized as flag 10 (71.7 %). Flags 10 and 20 were mainly located in upstream and midstream reaches, whereas flags 30 and 40 were mainly located downstream. Approximately 0.8 % of VSs showed bias, with considerable elevation differences (≥|15| m) between the mean observed WSE and MERIT digital elevation model. These biased VSs were predominantly observed in narrow rivers at high altitudes. Following VS allocation using AltiMaP, the median root mean square error of simulated WSEs compared to satellite altimetry was 7.86 m. The error rate was improved meaningfully (10.6 %) compared to that obtained using a traditional approach, partly due to bias reduction. Thus, allocating VSs to a river network using the proposed AltiMaP framework improved our comparison of WSEs simulated by the global hydrodynamic model to those obtained by satellite altimetry. The AltiMaP source code (https://doi.org/10.5281/zenodo.7597310, Revel et al., 2023a) and data (https://doi.org/10.4211/hs.632e550deaea46b080bdae986fd19156, Revel et al., 2022) are freely accessible online, and we anticipate that they will be beneficial to the international hydrological community.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».