Prediction of sea surface temperature from the global historical climatology network data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article describes a spatial prediction method that predicts the monthly sea surface temperature (SST) anomaly field from the land only data. The land data are from the Global Historical Climatology Network (GHCN). The prediction period is 1880–1999 and the prediction ocean domain extends from 60°S to 60°N with a spatial resolution 5°×5°. The prediction method is a regression over the basis of empirical orthogonal functions (EOFs). The EOFs are computed from the following data sets: (a) the Climate Prediction Center's optimally interpolated sea surface temperature (OI/SST) data (1982–1999); (b) the National Climatic Data Center's blended product of land‐surface air temperature (1992–1999) produced from combining the Special Satellite Microwave Imager and GHCN; and (c) the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research Reanalysis data (1982–1999). The optimal prediction method minimizes the first‐ M ‐mode mean square error between the true and predicted anomalies over both land and ocean. In the optimization process, the data errors of the GHCN boxes are used, and their contribution to the prediction error is taken into account. The area‐averaged root mean square error of prediction is calculated. Numerical experiments demonstrate that this EOF prediction method can accurately recover the global SST anomalies during some circulation patterns and add value to the SST bias correction in the early history of SST observations and the validation of general circulation models. Our results show that (i) the land only data can accurately predict the SST anomaly in the El Nino months when the temperature anomaly structure has very large correlation scales, and (ii) the predictions for La Nina, neutral, or transient months require more EOF modes because of the presence of the small scale structures in the anomaly field. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle