A hybrid statistical-dynamical forecast of seasonal streamflow for a catchment in the Upper Columbia River basin in Canada
Notice bibliographique
Résumé
We explore a hybrid statistical-dynamical approach as a methodology for potentially improving total seasonal streamflow volume forecasts at a key lake reservoir in the Upper Columbia River basin, a region vital for hydroelectric power generation in British Columbia. Seasonal streamflow forecasts in this basin at early or mid-winter initialization times often exhibit limited skill due to the lack of snowpack information in the initial conditions. Our method integrates temperature and precipitation data from the ECMWF seasonal forecasts (SEAS5) with a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network. To our knowledge, this is the first time an LSTM has been used specifically for predicting total seasonal streamflow volume in this basin. When forced with reanalysis data (ERA5), the LSTM model performs substantially better at predicting total seasonal streamflow when trained and applied at a monthly timescale, as compared to the more typical daily timescale used in previous streamflow LSTM applications. In the case study region, when forecasts are initialized on 1 January, only three months of meteorological forecast skill are needed to achieve strong predictive skill of total seasonal streamflow (R2>0.7), attributed to accurate representation of snowpack build up in the winter months. The hybrid forecast, with the LSTM forced by SEAS5 data, tends to underestimate seasonal volumes in most years, primarily due to biases in the SEAS5 input data. While bias correction of the inputs improves model performance, no skill beyond that of a forecast with average meteorological conditions as input is achieved. The effectiveness of the hybrid approach is constrained by the accuracy of seasonal meteorological forcings, although the methodology shows potential for improved predictions of seasonal streamflow volumes if seasonal meteorological forecasts can be improved.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».