A global webservice to generate SWAT+ hourly and daily input climate files from ERA5 reanalysis data
Notice bibliographique
Résumé
The ERA5 reanalysis dataset by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) represents one of the latest and most accurate, consistent and globally available weather datasets. The raw data comes in hourly resolution, for the period 1950s to present, on a global grid of approx. 30km resolution. While accessing the data from the Climate Data Store by Copernicus is possible from a simple webpage or from scripts, this is a cumbersome process, and significant effort and multiple downloads are required when requesting long time series for multiple climate variables, which is often required when applying a hydrological model such as SWAT+. We developed a new Webservice that now provide an easy way to download and generate input climate files formatted directly for SWAT+ and a lake and reservoir model called GOTM-WET. The service provides a graphical user interface, which makes it easy to select the area and time period of interest. The motivation for creating the service was that the interface provided by ECMWF was quite slow and unpredictable to use in 2019, when we started working on providing SWAT+ modelling globally. We also found that converting units from ECMWF raw data to SWAT+, while not a hard problem, must be done correctly, and the service we developed ensures this. The service has two operating modes, depending on the way data is stored. The first mode accesses the ERA5 data sorted by time. In this mode it is simple to check the available time period, but somewhat slow. The second mode access the ERA5 data stored by location. In this mode it is quite fast to retrieve the wanted data. The SWAT+ input files is retrieved by downloaded a zip file from a link sent in a mail when the files are generated. The service provides data from 1958-2023, which is the full time span of the 5 Tb ERA5 dataset. We demonstrate the use of the free Webservice, and also give an example of how SWAT+ can perform when using ERA5 data.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,060 |
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 ».