Initiative #99
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Improved freshwater runoff modelling in Eastern Canada to drive ocean models Non traduit · origine : anglais
Inscrite au registre Pilote Langue d'origine : anglais
Présentation de l'initiative
Description de l'initiative Non traduit · origine : anglais
Use Neural Networks to post-process streamflow simulations from the WRF-Hydro model, improving their agreement with observational data. These neural networks are applied as a downstream calibration step. Builds synergy between traditional calibration methods and modern AI techniques in hydrologic modeling.
Famille d'IA
Automatisation et aide à la décision
Justification de la catégorie
Automates prediction and adjustment in structured scientific models—rôle de support à la décision.
Cycle de vie
-
Idéation
État de l'étape : Terminée
1 juin 2025
-
Évaluation
État de l'étape : Terminée
-
Approuvée
État de l'étape : Terminée
-
Développement
État de l'étape : Terminée
-
Pilote
État de l'étape : En cours
-
Production
État de l'étape : À venir
-
Archivée
État de l'étape : À venir
Calendrier de cette initiative
- Réalisé
- En cours
- Prévu
- Non applicable
- Aujourd'hui
- Idéation
Un besoin semblable ?
Personne ne s'est encore manifesté. Si votre équipe vit le même problème, dites-le : cela aide à rapprocher les initiatives et à partager une solution.
Contacts
- Demandeur
- Smith, Melannie
- Contact du secteur
- Smith, Melannie
- Expert en la matière
- Winegardner, Amanda
- Smith, Melannie
Données et outils
- Secteur
- Sciences des écosystèmes et des océans
- Région
- Région de la capitale nationale
- Cette initiative pourrait-elle être partagée avec le Secrétariat du Conseil du Trésor ?
- Oui
- Soumise le
- 1 juin 2025
Utilisateurs principaux
- Employés du ministère
Priorités gouvernementales et déclaration
Déclarée au SCT Consignée telle que transmise au SCT ; non modifiable ici.
- Nom du système déclaré
- Improving Streamflow Simulations with Neural Network Post-Processing
- Identifiant au registre du SCT
- 2526-DFO-MPO-016
- Statut déclaré au SCT
- Pilote
- Transmis au SCT le
- 10 octobre 2025
- Objet du système, tel que déclaré
- This project applied neural networks to post-process streamflow outputs from the WRF-Hydro model, improving alignment with observational data. The approach serves as a downstream calibration step, building synergy between traditional hydrologic calibration methods and modern AI techniques.