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Reconstructed monthly river flows for Irish catchments 1766–2016
Geoscience Data Journal ( IF 3.3 ) Pub Date : 2020-10-08 , DOI: 10.1002/gdj3.107 Paul O'Connor 1 , Conor Murphy 1 , Tom Matthews 2 , Robert L Wilby 2
Geoscience Data Journal ( IF 3.3 ) Pub Date : 2020-10-08 , DOI: 10.1002/gdj3.107 Paul O'Connor 1 , Conor Murphy 1 , Tom Matthews 2 , Robert L Wilby 2
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A 250-year (1766–2016) archive of reconstructed river flows is presented for 51 catchments across Ireland. By leveraging meteorological data rescue efforts with gridded precipitation and temperature reconstructions, we develop monthly river flow reconstructions using the GR2M hydrological model and an Artificial Neural Network. Uncertainties in reconstructed flows associated with hydrological model structure and parameters are quantified. Reconstructions are evaluated by comparison with those derived from quality assured long-term precipitation series for the period 1850–2000. Assessment of the reconstruction performance across all 51 catchments using metrics of MAE (9.3 mm/month; 13.3%), RMSE (12.6 mm/month; 18.0%) and mean bias (−1.16 mm/month; −1.7%), indicates good skill. Notable years with highest/lowest annual mean flows across all catchments were 1877/1855. Winter 2015/16 had the highest seasonal mean flows and summer 1826 the lowest, whereas autumn 1933 had notable low flows across most catchments. The reconstructed database will enable assessment of catchment specific responses to varying climatic conditions and extremes on annual, seasonal and monthly timescales.
中文翻译：
1766-2016 年爱尔兰流域重建后的每月河流流量
提供了爱尔兰 51 个流域的 250 年（1766-2016）重建河流流量档案。通过利用网格降水和温度重建的气象数据救援工作，我们使用 GR2M 水文模型和人工神经网络开发每月河流流量重建。与水文模型结构和参数相关的重建流量的不确定性被量化。通过与 1850-2000 年期间有质量保证的长期降水系列得出的数据进行比较来评估重建结果。使用 MAE（9.3 毫米/月；13.3%）、RMSE（12.6 毫米/月；18.0%）和平均偏差（−1.16 毫米/月；−1.7%）指标对所有 51 个流域的重建性能进行评估，结果表明良好技能。所有流域年平均流量最高/最低的著名年份是 1877/1855 年。 2015/2016 年冬季季节性平均流量最高，1826 年夏季最低，而 1933 年秋季大多数流域的流量明显较低。重建的数据库将能够评估流域对年度、季节和每月时间尺度上不同气候条件和极端情况的具体反应。
更新日期：2020-10-08
中文翻译：
1766-2016 年爱尔兰流域重建后的每月河流流量
提供了爱尔兰 51 个流域的 250 年（1766-2016）重建河流流量档案。通过利用网格降水和温度重建的气象数据救援工作，我们使用 GR2M 水文模型和人工神经网络开发每月河流流量重建。与水文模型结构和参数相关的重建流量的不确定性被量化。通过与 1850-2000 年期间有质量保证的长期降水系列得出的数据进行比较来评估重建结果。使用 MAE（9.3 毫米/月；13.3%）、RMSE（12.6 毫米/月；18.0%）和平均偏差（−1.16 毫米/月；−1.7%）指标对所有 51 个流域的重建性能进行评估，结果表明良好技能。所有流域年平均流量最高/最低的著名年份是 1877/1855 年。 2015/2016 年冬季季节性平均流量最高，1826 年夏季最低，而 1933 年秋季大多数流域的流量明显较低。重建的数据库将能够评估流域对年度、季节和每月时间尺度上不同气候条件和极端情况的具体反应。
京公网安备 11010802027423号