An algorithm for blending multiple satellite precipitation estimates with in situ precipitation measurements in Canada
Notice bibliographique
Résumé
[1] This study proposes an algorithm for blending multiple satellite precipitation estimates (SPEs) with in situ gauge precipitation measurements in Canada. Depending on the number of gauge stations in the target area, the algorithm employs gauge data alone or blends gauge data with the corresponding SPEs that have been corrected for biases using a novel bias removal procedure developed in this study. The performance of this algorithm is evaluated in terms of root-mean-square error (RMSE), frequency bias index, and Pierce skill score, using 10 year gauge data from southwestern Canada where there are enough valid gauge stations to be split into a training data set and an evaluation data set. Sensitivity of the algorithm to gauge density is assessed by using five training data sets representing sparse to moderate gauge densities. The results show that, in comparison with the SPEs and a kriging analysis of gauge data, the blended analysis has the smallest RMSE and is least biased and most skillful in all seasons, and that the lower the gauge density, the more superior the blended analysis is. When gauge density is low, kriging analysis of gauge data is worse than bias-corrected SPEs. The unadjusted SPEs are the worst by all measures considered, which indicate a need for a proper correction of biases in the SPEs. The blending algorithm is promising for producing a more realistic gridded precipitation, especially for gauge sparse regions, such as northern Canada. A blended analysis of monthly precipitation is produced and compared with several existing precipitation analyses.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».