An EMD and PCA hybrid approach for separating noise from signal, and signal in climate change detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the important issues in climate change detection is the selection of climate models for the background noise. The background noise is generally chosen in a somewhat subjective manner. In the current study, we propose an approach of detecting climate change signal in order to mitigate the effects of background noise and to improve climate change detection ability. At first, the high‐frequency components of three climate datasets (climate signal, observation, background noise) induced from the random noise process are extracted from empirical mode decomposition (EMD) analysis. Then, statistical detection techniques are applied to the datasets from which the high‐frequency random components are excluded. The proposed approach is tested with synthetically generated data and with a real‐world case study represented by global surface temperature anomaly (GSTA) data. The case study reveals that each component of the observed GSTA data from EMD contains the information related to external and internal forcings such as solar activity and oceanic circulation. Among these components, the statistically significant low‐frequency components are employed in climate change detection. Compared to one of the existing approaches, some improvements in the slope coefficient estimates and the signal‐to‐noise ratio (SNR) are observed in the synthetic application of the proposed model. The application to the GSTA data shows higher SNR in the proposed approach than in the existing approach. Copyright © 2011 Royal Meteorological Society
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».