Towards better utilization of NEXRAD data in hydrology: an overview of Hydro-NEXRAD
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
With a very modest investment in computer hardware and the open-source local data manager (LDM) software from University Corporation for Atmospheric Research (UCAR) Unidata Program Center, a researcher can receive a variety of NEXRAD Level III rainfall products and the unprocessed Level II data in real-time from most NEXRAD radars in the USA. Alternatively, one can receive such data from the National Climatic Data Center in Ashville, NC. Still, significant obstacles remain in order to unlock the full potential of the data. One set of obstacles is related to effective management of multi-terabyte datasets. A second set of obstacles, for hydrologists and hydrometeorologists in particular, is that the NEXRAD Level III products are not well suited for applications in hydrology. There is a strong need for the generation of high-quality products directly from the Level II data with well-documented steps that include quality control, removal of false echoes, rainfall estimation algorithms, coordinate conversion, georeferencing and integration with GIS. For hydrologists it is imperative that these procedures are basin-centered as opposed to radar-centered. The authors describe the Hydro-NEXRAD system that addresses the above challenges. With support from the National Science Foundation through its ITR program, the authors have developed a basin-centered framework for addressing all these issues in a comprehensive manner, tailored specifically for use of NEXRAD data in hydrology and hydrometeorology.
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.
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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle