Near real-time water vapor distribution surface rendering using Ordinary KrigingThis article is one of a series of papers published in this Special Issue on the theme<i> GEODESY</i>.
Notice bibliographique
Résumé
Based on the near real-time Global Positioning System (GPS) precise pointing positioning (PPP)-inferred water vapor system recently developed at the University of Calgary, Calgary, Alberta, an Ordinary Kriging procedure has been developed to predict the local and regional precipitable water vapor (PWV) and describe its distribution over Canada using limited available data. The Ordinary Kriging procedure includes five steps: (1) quantifying PWV spatial structure by calculating an experimental semivariogram; (2) fitting semivariogram models (spherical, exponential, and Gaussian) with nonlinear, weighted least squares; (3) determining the best-fitted model with cross-validation analysis; (4) estimating whole PWV maps by Ordinary Kriging interpolation; and (5) outputting kriging standard error maps. The 24 h variogram analysis shows that the correctly calculated experimental semivariogram is essential to the accuracy of the kriged maps, which depends on the configuration of the sites, lag step, and lag tolerance. The optimal lag step and lag tolerance for the current Canadian GPS network configuration are 5° and 2.5°, respectively. Among the three semivariogram models, the spherical model fails in its performance most of the time, and the best hourly fitted semivariogram model is either the exponential (90%) or the Gaussian (10%) model. The Gaussian-model-based Ordinary Kriging process produces more detailed maps. The surface maps of the kriging standard errors indicate that the area between longitudes –125° and –60° and latitudes 44° and 54° has higher accuracy due to higher availability of data.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».