Optimizing Input Data for Gridding Climate Normals for Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatial models of 1971–2000 monthly climate normals for daily maximum and minimum temperature and total precipitation are required for many applications. The World Meteorological Organization’s recommended standard for the calculation of a normal value is a complete 30-yr record with a minimal amount of missing data. Only 650 stations (~16%) in Canada meet this criterion for the period 1971–2000. Thin-plate smoothing-spline analyses, as implemented by the Australian National University Splines (ANUSPLIN) package, are used to assess the utility of differing amounts of station data in estimating nationwide monthly climate normals. The data include 1) only those stations (1169) with 20 or more years of data, 2) all stations (3835) with 5 or more years of data in at least one month, and 3) as in case 2 but with data adjusted through the most statistically significant linear-regression relationship with a nearby long-term station to 20 or more years (3983 stations). Withheld-station tests indicate that the regression-adjusted normals as in dataset 3 generally yield the best results for all three climatological elements, but the unadjusted normals as in dataset 2 are competitive with the adjusted normals in spring and autumn, reflecting the known longer spatial correlation scales in these seasons. The summary mean absolute differences between the ANUSPLIN estimates and the observations at 48 spatially representative withheld stations for dataset 3 are 0.36°C, 0.66°C, and 4.7 mm, respectively, for maximum temperature, minimum temperature, and precipitation. These are respectively 18%, 7%, and 18% smaller than the summary mean absolute differences for the long-term normals in dataset 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».