Evaluation of Solar Radiation Prediction Models in North America
Notice bibliographique
Résumé
Solar radiation data at the earth's surface (Rs, MJ m−2 d−1) are not typically recorded at weather stations, but they may be predicted from other meteorological measurements. For one location, Keiser, AR, we developed an empirical equation for predicting Rs. The mechanistic models of Hargreaves–Samani (HS) and two forms of the Bristow–Campbell model, described by Thornton and Running (TR) and Weiss et al. (WS), were also evaluated for predicting Rs at 13 sites, covering a 23° range in latitude and a 42° range in longitude. For the HS, TR, and WS models, we used coefficients as they were originally published, and for the HS model, a site‐specific coefficient (HS‐SS) was derived and evaluated for each site. Regression of predicted vs. observed Rs values using the empirical equation for Keiser gave r2 values (0.77) similar to the best of the mechanistic models. The HS‐SS model had the lowest root mean square error of 3.50 MJ m−2 d−1, followed by the TR (3.56), the HS (3.86), and the WS (4.33) models. Predicted vs. observed values gave r2 values ranging from 0.72 (TR model) to 0.56 (WS model). There was a slight superiority of the TR model over the HS‐SS and HS models. Similar fits (r2 > 0.87) and errors were found among the TR, HS‐SS, and HS models when Rs values were averaged over a 7‐d period, and it was concluded that these three models provided accurate and precise Rs estimations for our sites without further model modification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».