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Enregistrement W4393569654 · doi:10.5281/zenodo.4584120

The Great Lakes Runoff Intercomparison Project Phase 3: Lake Erie (GRIP-E)

2021· dataset· en· W4393569654 sur OpenAlexaff
Juliane Mai, Bryan A. Tolson, Hongren Shen, Étienne Gaborit, Vincent Fortin, Nicolas Gasset, Hervé Awoye, Tricia Stadnyk, Lauren M. Fry, Emily A. Bradley, Frank Seglenieks, André Guy Tranquille Temgoua, Daniel Princz, Shervan Gharari, Amin Haghnegahdar, Mohamed Elshamy, Martin Gauch, Jimmy Lin, Xiaojing Ni, Yongping Yuan, Meghan McLeod, N. B. Basu, Rohini Kumar, Oldřich Rakovec, Luis Samaniego, Sabine Attinger, Narayan Kumar Shrestha, Prasad Daggupati, Tirthankar Roy, Sungwook Wi, Timothy Hunter, James R. Craig, Alain Pietroniro

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface runoffEnvironmental scienceHydrology (agriculture)OceanographyGeologyEcologyGeotechnical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Model inter-comparison studies help to evaluate the agility of models to simulate variables of interest such as streamflow, evaporation and soil moisture. The study presented here is the third in a sequence of Great Lakes Runoff Intercomparison Projects (GRIP). The densely populated Lake Erie watershed studied here (GRIP-E) is facing major environmental issues such as eutrophication caused by urban and agricultural runoff. Seventeen hydrologic and land-surface models of different complexity are setup over the same domain using the same meteorological forcings and are compared regarding streamflow at 46 calibration and seven independent validation stations. The results show that 1) the good performance of Machine Learning models during calibration decreases significantly in validation due to the limited amount of training data, 2) models calibrated at individual stations perform surprisingly well in validation, and 3) most distributed models calibrated over the entire domain have problems to simulate urban areas but outperform Machine Learning and locally calibrated models in validation. This is the project documentation of the Great Lakes Runoff Inter-comparison Project for Lake Erie GRIP-E funded under IMPC project of Global Water Futures program. Aim of the project The main scopes of the GRIP-E project are: Develop strategies to handle cross-border issues of available data and develop unifying approaches Test operational applicability of different models Identify respective strengths of models, i.e., learning which models perform best under certain conditions Generating multi-model ensembles to quantify uncertainty of model outputs We contacted some model users to get a better feeling of their needs and determine model end-use and thus inform participants about end-goals of model development. Models and Partners There are several models participating in the model inter comparison. The setup is made such that models can be added easily as long as they are setup with the below mentioned input data over the modelling domain. Details on the models can be found here. Objectives Model setups depend on the modelling objective. Not every model is appropriate for every objective. We therefore have defined several objectives the partners can choose from. Models with the same objective will be compared at the end. The objectives can be found here. Datasets The modelling domain is set as specified by the Great Lakes Aquatic Habitat Framework (GLAHF). The intention of the GRIP-E project is to setup the models with as many common datasets as possible. Shared inputs and setups between the models are the digital elevation model (DEM), the soil data and the land use data. Details can be found here. Results The results of the individual models in different phases and objectives are presented. Details can be found here. Citation Journal Publication Mai, J. , B. A. Tolson, H. Shen, É. Gaborit, V. Fortin, N. Gasset, H. Awoye, T. A. Stadnyk, L. M. Fry, E. A. Bradley, F. Seglenieks, A. G. Temgoua, D. G. Princz, S. Gharari, A. Haghnegahdar, M. E. Elshamy, S. Razavi, M. Gauch, J. Lin, X. Ni, Y. Yuan, M. McLeod, N. B. Basu, R. Kumar, O. Rakovec, L. Samaniego, S. Attinger, N. K. Shrestha, P. Daggupati, T. Roy, S. Wi, T. Hunter, J. R. Craig, and A. Pietroniro (2021). The Great Lakes Runoff Intercomparison Project Phase 3: Lake Erie (GRIP-E) Journal of Hydrologic Engineering. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0002097 Code and Data Publication Code and data that can be found in this GitHub are published in this Zenodo dataset. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.4301003 Gridded model outputs of mHM-UFZ are published under: Rakovec, O., Kumar, R., McLeod, M., Mai, J., and Samaniego, L. (2020). mHM_UFZ gridded simulations for the Great Lakes Runoff Inter-comparison Project for Lake Erie Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.3886551 Gridded model outputs of GEM-Hydro are published under: Gaborit, É., Princz, D.G., Fortin, V., Durnford, D., Mai, J. (2020). GEM-Hydro gridded simulations for the Great Lakes Runoff Inter-comparison Project for Lake Erie (GRIP-E) Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.3890487 Basin outlines and shapefiles are published under: Shen, H., Mai, J., Tolson, B. A., and Han, M. (2020). Watershed shapes for the Great Lakes Runoff Inter-comparison Project for Lake Erie (GRIP-E) Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.3888690

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
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