Analysis and modelling of water vapour and temperature changes in Hong Kong using a 40‐year radiosonde record: 1973–2012
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Radiosonde observations provide a good data source for examining the long‐term trend of atmospheric water vapour, temperature and cold point tropopause ( CPT ). In this article, precipitable water vapour ( PWV ) and surface temperature from the Hong Kong radiosonde station over the period of 1973–2012 are analysed. We find that the atmospheric water vapour in Hong Kong in the layers from the surface to approximately 1181 m, from ∼1181 to ∼2509 m, from ∼2509 to ∼5126 m and from ∼5126 to ∼8093 m accounts for 50, 25, 20 and 5% of the PWV , respectively. The atmosphere is almost completely dry above approximately 8000 m. Surface temperature has increased at a rate of 0.16° decade −1 over the past 40 years. On a seasonal timescale, the largest rate of increase is 0.23° decade −1 in winter and the smallest rate is 0.09° decade −1 in spring. The CPT height is located at approximately 17.5 km above mean sea level over the period of this study. This CPT height is estimated to have risen at a rate of 87.3 m decade −1 over 1983–2012, which is 1.36 times the global average. The CPT temperature is observed to decrease at a rate of 0.84° decade −1 , which is 2.05 times the global average. Taking advantage of the periodicity of PWV and surface temperature over the past 40 years, Fourier series analysis models have been developed. The models are evaluated using 1 year (2012) of radiosonde data. It was found that the modelled PWV data can achieve root mean square error accuracy of 9.23 mm and the modelled surface temperature can achieve a standard deviation of 2.34° with a bias of −0.19°.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».