Change-Point Analysis of Polar Zone Radiosonde Temperature Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A comprehensive change-point analysis of annual radiosonde temperature measurements collected at the surface, troposphere, tropopause, and lower-stratosphere levels at both the South and North Polar zones has been done. The data from each zone are modeled as a multivariate Gaussian series with a possible change point in both the mean vector as well as the covariance matrix. Prior to carrying out an analysis of the data, a methodology for computing the large sample distribution of the maximum likelihood estimator of the change point is first developed. The Bayesian approach for change-point estimation under conjugate priors is also developed. A simulation study is carried out to compare the maximum likelihood estimator and various Bayesian estimates. Then, a comprehensive change-point analysis under a multivariate framework is carried out on the temperature data for the period 1958–2008. Change detection is based on the likelihood ratio procedure, and change-point estimation is based on the maximum likelihood principle and other Bayesian procedures. The analysis showed strong evidence of change in the correlation between tropopause and lower-stratosphere layers at the South Polar zone subsequent to 1981. The analysis also showed evidence of a cooling effect at the tropopause and lower-stratosphere layers, as well as a warming effect at the surface and troposphere layers at both the South and North Polar zones.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».