Intercomparison of homogenization techniques for precipitation data continued: Comparison of two recent Bayesian change point models
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, two new Bayesian change point techniques are described and compared to eight other techniques presented in previous work to detect inhomogeneities in climatic series. An inhomogeneity can be defined as a change point (a time point in a series such that the observations have a different distribution before and after this time) in the data series induced from changes in measurement conditions at a given station. It is important to be able to detect and correct an inhomogeneity, as it can interfere with the real climate change signal. The first technique is a Bayesian method of multiple change point detection in a multiple linear regression. The second one allows the detection of a single change point in a multiple linear regression. These two techniques have never been used for homogenization purposes. The ability of the two techniques to discriminate homogeneous and inhomogeneous series was evaluated using simulated data series. Various sets of synthetic series (homogeneous, with a single shift, and with multiple shifts) representing the typical total annual precipitation observed in the southern and central parts of the province of Quebec, Canada, and nearby areas were generated for the purpose of this study. The two techniques gave small false detection rates on the homogeneous series. Furthermore, the two techniques proved to be efficient for the detection of a single shift in a series. For the series with multiple shifts, the Bayesian method of multiple change point detection performed better. An application to a real data set is also provided and validated with the available metadata.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».