The effect of hydrological model structure on spring flow forecasts when assimilating a distributed snow product
Notice bibliographique
Résumé
Accurate forecasting of spring flow is essential for mitigating flood damage and optimizing hydroelectric power production. In northern countries such as Canada, this flow is mainly driven by snowmelt processes. By integrating snowpack data from diverse sources (in situ, remote sensing, and reanalysis) with modelled snow-related state variables through data assimilation (DA), it is possible to leverage both modeling and observations for more accurate spring flow estimates. Accurate estimates of snow water equivalent (SWE) within a heterogeneous snowpack are crucial for optimizing the advantages of snow DA. Here we assess the potential effect of distributed SNOw Data Assimilation System (SNODAS) SWE data on improving spring flow in two hydrological models having distinct inner structures: HSAMI, a lumped model, and HYDROTEL, a distributed model. DA analyses used an ensemble Kalman filter scheme, which was run over a three-year period. The results were then compared with those from an open-loop experiment. We used Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) and bias to assess the results and found that SNODAS SWE DA did not improve 1-day spring flow forecasts for the lumped model. In contrast, HYDROTEL produced more accurate 1-day spring flow estimates for all 3 years, improving NSE of the spring flow forecasts from 0.52 to 0.70, 0.32 to 0.68, and 0.39 to 0.67 for the 2014–2017 period. This study demonstrates that incorporating distributed snow data into a distributed hydrological model can improve spring flow forecasts. Given the availability of SNODAS dataset over most Canadian watersheds, this DA framework is aimed to serve as an asset to enhance operational flood forecasting systems across Canada.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».