Incorporating satellite derived cloud climatologies to improve high resolution interpolation of daily precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Wilson, Adam M., Benoit Parmentier, Brian McGill, Robert Guralnick, and Walter Jetz. 2013. “Incorporating Satellite Derived Cloud Climatologies to Improve High Resolution Interpolation of Daily Precipitation.” In 6th International Conference. Miami, FL: International Biogeography Society. http://www.biogeography.org/html/Meetings/2013/. Abstract: Conservation of biodiversity demands comprehension of evolutionary and ecological patterns and processes that occur over vast spatial and temporal scales. A central goal of ecology is to understand the factors that control the spatial distribution of species and this has become even more important in the face of climate change. However, at global scales there can be enormous uncertainty in environmental data used to model species distributions. Even ‘simple’ metrics such as mean annual precipitation are difficult to estimate in areas with few weather stations and available data sets do not quantify uncertainty in these surfaces. We are developing a global, 1km resolution, daily meteorological dataset for 1970-2010 by leveraging relatively high quality station observations with spatially continuous but indirect satellite observations. While several satellite derived precipitation products exist, all are relatively coarse (≥0.25deg) to estimate other cloud parameters that are more directly related to precipitation. Precipitation will fall when cloud particles achieve sufficient mass to overcome updraft winds and when the clouds have sufficient vertical extent to facilitate the growth of these particles. The MODIS Cloud Product (MOD06) includes estimates of effective radius and optical thickness at 1km resolution. These parameters are theoretically related to precipitation and we are exploring their utility in the interpolation of station precipitation observations. Improving high resolution estimates of precipitation will facilitate analysis of geographic and/or environmental shifts in species distributions in response to global climate change.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 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 ».