Выдержки редакторов
Это краткие изложения недавних статей, подготовленные редакторами журналов Американского геофизического союза (AGU).
Источник: Journal of Advances in Modeling Earth Systems
Сравнение моделей друг с другом с использованием наблюдательных данных для определения лучшей производительности в конкретных условиях (а также потенциального объяснения причин) имеет ключевое значение для развития климатического прогнозирования. Однако в гидрологическом сообществе не было глобального фреймворка для такого сравнения, в основном из-за сложности распределения данных наблюдений по метеостанциям по модельным сеткам (см. рисунок выше).
Zhou et al. [2025] решают эту задачу, представляя автоматизированный метод распределения данных, который применим к различным гидрологическим моделям. В ходе тестового применения с использованием глобальной речной модели CaMa-Flood (Catchment-based Macro-scale Floodplain) с учётом стока они демонстрируют, что включение скорректированных данных о стоке значительно улучшает производительность модели по ряду наблюдаемых переменных и показателей эффективности.
Это достижение открывает путь к более строгим сопоставлениям глобальных гидрологических моделей и облегчает включение гидрологических компонентов в более широкие инициативы по сравнению моделей, такие как проект сравнения связанных моделей (CMIP7).
Цитирование: Zhou, X., Yamazaki, D., Revel, M., Zhao, G., & Modi, P. (2025). Benchmark framework for global river models. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 17, e2024MS004379. https://doi.org/10.1029/2024MS004379
— Kei Yoshimura, заместитель редактора JAMES
Текст © 2025. Авторы. CC BY-NC-ND 3.0
Если не указано иное, изображения защищены авторским правом. Любое повторное использование без явного разрешения владельца авторских прав запрещено.