Evaluation of the snow cover variation in the Canadian Regional Climate Model over eastern Canada using passive microwave satellite data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snow cover from a 3 year (1992/93–1994/95) simulation of the Canadian Regional Climate Model (CRCM; operational version 3·5·3) driven by National Centers for Environmental Prediction analysis data over eastern Canada was evaluated using passive‐microwave‐derived snow cover information from the daily Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) data. The presence of snow on the ground was derived from 19 and 37 GHz normalized difference brightness temperature series to which a low‐pass filter was applied to remove day‐to‐day noise, and thresholding was also applied at different levels for taking into account the variation in vegetation density. The thresholds calibrated for four density classes with surface observations show a mean residual underestimation in the SSM/I number of days with snow cover during seasonal transition of −7 days. Compared with the SSM/I‐derived information, the CRCM was found to delay systematically the onset of the snow cover (typically 50 days late) and to ablate snow too quickly during the spring melt period (typically 30 days early). These systematic errors were attributed to the single‐layer force–restore representation of the soil–snow layer and contributed to snow cover extent underestimations in the order of 9% relative to the total area. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».