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Enregistrement W2005076772 · doi:10.1002/joc.2339

Buoy wind inhomogeneities related to averaging method and anemometer type: application to long time series

2011· article· en· W2005076772 sur OpenAlexafffundabout
Bridget R. Thomas, Val R. Swail

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésBuoyAnemometerScalar (mathematics)Wind speedMeteorologyEnvironmental scienceClimatologyGeologyGeographyOceanographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Moored buoy observations began two to three decades ago. These datasets have value for calibration of remotely sensed data, validation of weather and ocean wave models, input to reanalysis models, and studies of climate trend and variability. Changes in buoy wind observation methods have the potential to introduce inhomogeneities into the time series. These include changes in anemometer height (typically between 5 and 10 m) with changes in platform type; the transition in the 1980s and 1990s from use of a vector‐mean to a scalar‐mean averaging method; and, in recent years, the introduction of ultrasonic anemometers in the buoy networks, as well as the continued use of mechanical propeller‐vane type of anemometers. This study examines differences in buoy wind measurements from RM Young propeller‐vane and Vaisala ultrasonic anemometers installed on the same buoy, and differences in vector‐averaged and scalar‐averaged wind speeds from the same RM Young anemometer. This study also considers the effect of waves on these differences. The comparisons are based on large multi‐year datasets from 6‐m buoys with boat‐shaped hulls (6N) and 3‐m buoys with round hulls (3D), deployed off the coasts of Canada in the northeast Pacific and northwest Atlantic Oceans. Results of the anemometer type comparison suggest that the Vaisala ultrasonic winds are 0.16 ms−1 + 1.6% of the RM Young winds. Results of the vector scalar comparison of Canadian buoy data show that scalar mean winds were 2.1% and 2.7% greater than RM Young vector mean winds from 6N and 3D buoys, respectively. Vector‐scalar differences increased with increasing wave height, more quickly with 3D than with 6N buoys. Results are used to adjust the winds from a long‐term buoy in the northeast Pacific. The height adjustment is shown to be more important than the adjustment for vector or scalar averaging of the sustained wind speed, in terms of the impact of monthly mean wind speeds. A homogeneity testing program finds other unexplained significant shifts in the time series of monthly mean wind speeds. Copyright © 2011 Royal Meteorological Society and Crown in the right of Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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