Variability of Drop Size Distributions: Noise and Noise Filtering in Disdrometric Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disdrometric measurements are affected by the spurious variability due to drop sorting, small sampling volume, and instrumental noise. As a result, analysis methods that use least squares regression to derive rainfall rate–radar reflectivity (R–Z) relationships or studies of drop size distributions can lead to erroneous conclusions. This paper explores the importance of this variability and develops a new approach, referred to as the sequential intensity filtering technique (SIFT), that minimizes the effect of the spurious variability on disdrometric data. A simple correction for drop sorting in stratiform rain illustrates that it generates a significant amount of spurious variability and is prominent in small drops. SIFT filters out this spurious variability while maintaining the physical variability, as evidenced by stable R–Z relationships that are independent of averaging size and by a drastic decrease of the scatter in R–Z plots. The presence of scatter causes various regression methods to yield different best-fitted R–Z equations, depending on whether the errors on R or Z are minimized. The weighted total least squares (WTLS) solves this problem by taking into account errors in both R and Z and provides the appropriate coefficient and exponent of Z = aRb. For example, with a simple R versus Z least squares regression, there is an average fractional difference in a and b of Z = aRb of 17% and 14%, respectively, when compared with those derived using WTLS. With Z versus R regression, the average fractional difference in a and b is 19% and 12%, respectively. This uncertainty in the R–Z parameters may explain 40% of the “natural variability” claimed in the literature but becomes negligible after applying SIFT, regardless of the regression methods used.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».