Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We assess and rank 23 gridded snow water equivalent (SWE) products by implementing a novel evaluation strategy using a new suite of reference data from two cross-validated sources and a series of product inter-comparisons. The new reference data combines in situ measurements from both snow courses and airborne gamma measurements. Compared to previous evaluations of gridded products, we have substantially increased the spatial coverage and sample size across North America, and we are able to evaluate product performance across both mountain and non-mountain regions. The evaluation strategy we use ranks overall relative product performance while still accounting for individual differences in ability to represent SWE climatology, variability, and trends. Assessing these gridded products fills an important gap in the literature since individual gridded products are frequently chosen without prior justification as the basis for evaluating land surface and climate model outputs, along with other climate applications. The top performing products across the range of tests performed are ERA5-Land followed by the Crocus snow model. Our evaluation indicates that accurate representation of hemispheric SWE varies tremendously across the range of products. While most products are able to represent SWE reasonably well across Northern Hemisphere non-mountainous regions, the ability to accurately represent SWE in mountain regions and to accurately represent historical trends are much more variable. Finally, we demonstrate that for the ensemble of products evaluated here, attempts to assimilate surface snow observations and/or satellite measurements lead to a deleterious influence on regional snow mass trends, which is an important consideration for how such gridded products are produced and applied in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,177 | 0,141 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».