Advancing Sub-Seasonal to Seasonal Streamflow Forecasting in Canada: A Review of Conventional and Emerging Approaches for Operational Applications
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Notice bibliographique
Résumé
• A structured review of the state-of-the-art S2S streamflow forecasting, focusing on Canada • An overview of machine learning applications in S2S streamflow forecasting • A multi-model framework for developing operational tools for multi-sectoral S2S forecasting Sub-seasonal to seasonal (S2S) streamflow forecasts play a critical role in the planning and management of water resources for various purposes, such as optimization of hydropower production, ensuring sufficient water supplies for various usages, mitigating flood and drought risks, and management of nutrients from industrial and agricultural sources. Contrary to day-to-day operational activities, such forecasts can provide an extended operational window to various levels of the government for taking appropriate actions and issuing timely directives. Compared to the vast amount of hydrologic literature on short-term streamflow forecasting, S2S forecasting area is still not well-developed. This paper reviews state-of-the-art in S2S streamflow forecasting, considering conventional process-based and statistical modeling approaches, emerging machine learning (ML) techniques, and hybrid options. The generated knowledge and insights are intended to guide the development of operational tools for S2S forecasting for Alberta, Saskatchewan, and Manitoba provinces of Canada, and can also be used for developing similar tools for other regions of the world. Apart from discussing various modeling challenges, data availability constraints, and quantification of uncertainties, the paper also presents a systematic framework for developing ML-based S2S streamflow forecasting tools. Various limitations of the reviewed approaches and potential avenues of future research are also discussed to advance research and applications in S2S forecasting area. It is found that the potential of ML in addressing scaling issues in hydrology, through S2S forecasting, and investigating relevant hydrologic mechanisms at coarse spatial and temporal resolutions are not adequately explored. This is a significant path forward for ML in hydrology.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle