A New GRACE Downscaling Approach for Deriving High‐Resolution Groundwater Storage Changes Using Ground‐Based Scaling Factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To compensate for the coarse resolution of groundwater storage (GWS) estimation by the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellites and make better use of available observed groundwater‐level (GWL) data in some aquifers, a ground‐based scaling factor (SF) method is proposed here to derive high‐resolution GRACE GWS estimates. Improvement is achieved by using the gridded SF derived from assimilating ground‐based GWL observations. The proposed SF method is tested on the North China Plain (NCP, ∼140,000 km 2 ), where a dense network of observation wells and a consistently estimated specific yield (SY) data set are available, to demonstrate its effectiveness and practical applications. The sensitivities of SF‐estimated GWS accuracy to the specification of SY and the assimilation of GWL observation data are explored through four designed numerical experiments. Results show that this novel ground‐based method can reduce the impact of SY uncertainty on GWS estimates, particularly in regions with more pronounced regional GWS trends. The accuracy of SF‐estimated GWS is primarily determined by whether the assimilated wells can reflect the regionally averaged GWS trend. GWS accuracy is less dependent on the number of available wells assimilated. The estimated GWS trend (2004–2015) in NCP is −32.6 ± 1.3 mm/yr (−4.6 ± 0.2 km 3 /yr), with contrasting GWS trends found in the west Piedmont Plain (∼54,000 km 2 , with a loss of −66.8 mm/yr) and the coastal Eastern Plain (∼20,000 km 2 , and a gain of +7.2 mm/yr). Despite the limitations of regional and time scale dependence inherent in SF method, this study highlights the benefits of assimilating in situ observed GWL data instead of using model simulations in estimating SF to downscale GRACE GWS to the higher‐resolution that is desired by local water resources management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».