Evaluation of differences between gridded precipitation products in the Southern Prairies of Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Southern Manitoba, Canada Gridded precipitation products offer an alternative to sparse rainfall observations in the Prairies; however, the accuracy of the products significantly influences the accuracy of streamflow predictions. This study evaluates discrepancies among seven daily gridded precipitation datasets (2018–2023) against gauge observations. The error metrics chosen in this study are informed by the most impactful sources of error that affect hydrological modelling: systematic biases, non-stationary temporal variations, and event-related discrepancies. Seasonal analysis reveals distinct performance patterns across precipitation products. Winter estimates of precipitation exhibit the highest relative bias (RBias), with ERA5_L (199 %), GPM (161 %), and CaPA (137 %) substantially overestimating precipitation, despite having the lowest RMSE values (around 1 mm/day), reflecting the generally low observed precipitation amounts. Conversely, summer estimates of precipitation show lower RBias for MRMS (11.2 %) and ERA5_L (9.15 %), however, they exhibit the largest root mean square error (RMSE) values (up to 9.78 mm/day for GSMAP), indicating large absolute errors driven by intense convective storms. Fall and spring estimates present moderate RBias and RMSE values, with most products performing more consistently. Overall. MRMS and CaPA are the top-performing precipitation products, showing the lowest RMSE and highest correlation across seasons. NLDAS-2, ERA5-L, and PERSIANN have moderate accuracy, while GPM and GSMAP show higher errors and lower correlations. • Differences between seven gridded precipitation datasets are systematically evaluated. • Selected error metrics reflect the most impactful sources of precipitation error. • Seasonally dependent errors in precipitation estimates are dominant. • MRMS and CaPA outperform other products in accuracy and consistency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».