Comparing historical and modern methods of sea surface temperature measurement – Part 2: Field comparison in the central tropical Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Discrepancies between historical Sea Surface Temperature (SST) datasets have been partly ascribed to use of different adjustments for variable measurement methods. Until recently adjustments had only been applied to bucket temperatures from the late 19th and early 20th century, with the aim of correcting their supposed coolness relative to engine cooling water intake temperatures (EIT). In the UK Met Office Hadley Centre SST 3 dataset (HadSST3) adjustments are applied to observations over its full duration, including those obtained by other methods. Here we evaluate such adjustments by direct field comparison of historical and modern methods of SST measurement. We compare wood, canvas and rubber bucket temperatures to 3 m seawater intake temperature along a Central Tropical Pacific transect conducted in May and June 2008. In contrast to the prevailing view we find no average differences between bucket temperatures obtained with different bucket types. Moreover, we observe strong near-surface temperature gradients day and night, indicating intake and bucket temperatures cannot be considered equivalent in this region. We suggest engine intake temperatures are unreliable as a source of SST given that they are often obtained by untrained non-scientist observers with low precision, inaccurate instruments at unknown intake depth. Using a physical model we demonstrate that warming of intake seawater by engine room air is unlikely a cause of negative average bucket-intake temperature differences, as sometimes suggested. We propose removal of intake temperatures and bucket adjustments from historical SST records and posit this will lead to their better capture of real long-term trends.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».