An algorithm for integrating satellite precipitation estimates with in situ precipitation data on a pentad time scale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study proposes an algorithm for constructing pentad precipitation fields by integrating the popularly used Global Precipitation Climatology Project (GPCP) daily precipitation data set, GPCP1dd v1.2, with Canadian in situ daily precipitation data. This algorithm consists of two major steps. First, the GPCP data were adjusted to remove biases relative to the gauge data, with consideration of the differences between snowfall and rainfall, and of the gauge density. Then, a blended pentad precipitation field was constructed using the adjusted GPCP precipitation field and the differences between the gauge and adjusted GPCP precipitation fields (residual kriging). The skill of the algorithm is evaluated for three networks of sparse to medium gauge density, with the evaluation data set being much larger than the training data set. The results show that the algorithm produces better representation of pentad precipitation fields than the GPCP precipitation estimates or using the gauge data alone; it has smaller root‐mean‐square errors and higher correlation skill scores. This algorithm was used to produce the first blended pentad precipitation data set for the period of 1997–2007 for Canada (CanBP5dV1). It can be used for other regions around the world.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle