Daymet: Gridded subdaily weather data for North America
Notice bibliographique
Résumé
A core requirement for many ecosystem modeling approaches is surface weather fields, including temperature, precipitation, humidity, and incident solar radiation. Carbon dynamics and flux estimates from process models depend strongly on daily and subdaily weather conditions. One common obstacle to model implementation over continental scale regions is the difficulty of obtaining the relevant surface weather observations from in situ networks, and producing spatially interpolated (gridded) surfaces of the necessary weather fields at the appropriate spatial and temporal resolution. One approach that has been developed to overcome this obstacle is Daymet, a numerical method for producing gridded surfaces of subdaily temperature (daily maximum and minimum temperature), and daily precipitation, humidity, and radiation over large regions of complex terrain, using daily surface weather observations and an accurate elevation grid as input. We are providing a high-quality gridded surface weather product over North America for input to NACP process modeling studies by expanding on the conterminous U.S. Daymet domain to include Canada (south of 52N) and Mexico. Download Daymet Data: http://daac.ornl.gov/cgi-bin/dsviewer.pl?ds_id=1219. Input data requirements for the conterminous US, Mexico, and Canada for 1980 - 2008 have been used to produce the Daymet product for these areas; the data will be released in Fallmore » 2010. MAST-DC is developing several ways to select and distribute the Daymet data: ftp download, single-pixel extraction, and access through THREDDS (Thematic Real-time Environmental Distributed Data Services) Data Server (TDS). Periodic updates to the continental data set will be implemented as new years of surface observations become available.« less
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,016 |
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 ».