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Enregistrement W4403778868 · doi:10.5194/egusphere-2024-3037

Towards a semi-asynchronous method for hydrological modeling in climate change studies

2024· preprint· en· W4403778868 sur OpenAlexaffabout
Frédéric Talbot, Simon Ricard, Jean‐Daniel Sylvain, Guillaume Drolet, Annie Poulin, Jean‐Luc Martel, Richard Arsenault

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Université LavalÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeAsynchronous communicationComputer scienceEnvironmental scienceClimatologyHydrology (agriculture)GeologyGeotechnical engineeringOceanographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study assesses the performance of the asynchronous approach used in hydrological modeling, which stands apart from the conventional approach by calibrating streamflow distributions without relying on meteorological observations. The focus is on comparing the two methods within the context of climate change impact studies, particularly in their ability to simulate key hydroclimatic processes across catchments. The analysis, conducted across multiple catchments, including a detailed case study of the Matane catchment in Southern Quebec, explores the potential of the asynchronous method as a viable alternative for future hydrological modeling. By eliminating the dependency on meteorological observations, the asynchronous approach offers potential advantages in regions with limited or unreliable observational data, providing a more flexible tool for climate change impact assessments. The results reveal that while the asynchronous method effectively captures the overall distribution of streamflow and preserves extreme values, it faces significant challenges in accurately representing the timing of hydrological events, particularly those related to snowmelt. This issue stems, in part, from the method’s decision to work directly with the biases present in raw climate model outputs, without adjusting for the timing discrepancies in meteorological inputs. Consequently, the asynchronous approach inherits these biases, leading to timing inconsistencies and increased variability across different climate models, which raises concerns about the method's ability to reliably simulate critical hydroclimatic variables under future climate scenarios. In contrast, the conventional method, which incorporates bias correction, demonstrates greater reliability in capturing the timing and magnitude of streamflow events, making it a more robust tool for most hydrological applications. The study also highlights the concept of equifinality, where different methods achieve similar outcomes through potentially flawed mechanisms, particularly in the case of the asynchronous method. Despite projecting changes in hydroclimatic variables similar to those of the conventional method, the asynchronous approach may do so for reasons that are not hydrologically sound, particularly in snow-dominated catchments. While the asynchronous method shows promise in preserving streamflow extremes, its current implementation requires further refinement to improve its accuracy and reliability, particularly in how it simulates the timing of seasonal dynamics. However, as climate model simulations continue to improve and their biases are progressively reduced, the asynchronous approach is poised to benefit significantly, enhancing its potential for more accurate and reliable future hydrological projections. The conventional method remains the preferred choice for applications requiring hydrological simulations, but future research should focus on developing semi-asynchronous approaches that combine the asynchronous method’s strength in preserving extremes with the conventional method’s ability to handle event-specific timing.

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)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
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