Exploring the provenance of information across Canadian hydrometric stations: implications for discharge estimation and uncertainty quantification
Notice bibliographique
Résumé
Accurate discharge values form the foundation of effective water resource planning and management. Unfortunately, these data are often perceived as absolute and deterministic by users, modelers, and decision-makers, despite the inherent subjectivity and uncertainty in the data preparation processes. This study is undertaken to examine the discharge estimation methods used by the Water Survey of Canada (WSC) and their impacts on reported discharge values. First, we explain the hydrometric station network, essential terminologies, and fundamental concepts of rating curves. Subsequently, we examine WSC's standard operating procedures (SOPs), including shift, temporary shift, and override, in discharge estimation. Based on WSC's records of ∼ 1800 active hydrometric stations for discharge monitoring, we evaluated sample rating curves and their correlation with stage and discharge measurement. We investigate under-ice measurements, ice condition periods and frequency, and extreme values in contrast to rating curves. Employing an independent workflow, we demonstrate that 69 % of existing records align with the rating curve and temporary shift concept, while the remaining 31 % follow alternative discharge estimation methods (override). Selected example stations illustrate discharge estimation methods over time. We also demonstrate the impact of override and temporary shifts on commonly assumed uncertainty models. Given the practices of override and temporary shifts within WSC, there is a need to explore innovative methods for discharge uncertainty estimation. We hope our research helps in the critical challenge of estimating and communicating uncertainty in published discharge values.
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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 | 0,031 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».