Benchmarking historical performance and future projections from a large-scale hydrologic model with a watershed hydrologic model
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale hydrologic models (LHMs) are increasingly relied upon for assessing climate-driven hydrologic changes from watershed to global scales. However, their ability to provide robust projections for a range of hydrologic variables remains unclear. Here, we evaluate the historical performance and future projections from the Community Water Model (CWatM) LHM against the Variable Infiltration Capacity (VIC) watershed hydrologic model for the Liard River basin (drainage area of ∼ 275 000 km 2 ) in subarctic Canada. The model setups have key differences in terms of model configuration (CWatM is set up with two subbasins, and VIC is set up with 28 subbasins) and model structure (e.g., snowmelt and frozen soil representation). We drive both models with an ensemble of eight global climate models from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6, downscaled and bias-corrected with a multivariate method. We analyze a range of hydrologic projections at 1.5 to 4.0 °C global warming levels (GWLs) above the preindustrial period. The historical performance benchmarking shows reasonable goodness-of-fit metrics for both models, with a slightly better performance for VIC. Projected hydrologic responses from CWatM are generally consistent with VIC in terms of annual water balance, as well as monthly snow water equivalent and flow changes, suggesting the robustness of the projections. Both models project coherent hydrologic changes, including progressively higher annual evapotranspiration; increased annual, winter, spring, and maximum flows; increased frequency of extreme flow; and earlier timing of maximum flow, with higher GWLs. However, the magnitudes of maximum flow and late-summer flow diverge between the two models, which can be explained by structural uncertainties associated with the representation of frozen soil and groundwater processes. Thus, our study provides insights into the robustness of hydrologic projections from an LHM and offers a basis for model improvements.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».