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Enregistrement W2291586301 · doi:10.14288/1.0091430

Detecting microclimatic biases in historical temperature records

2009· article· en· W2291586301 sur OpenAlexaboutno aff
K. E. Runnalls

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quality of historical climate data is a fundamental consideration in climate change research. This thesis considers the problem of microclimatic biases in observed surface-level air temperatures, and the effect of these biases on the homogeneity of historical temperature records. An extensive literature review describes causes of potential biases in air temperature records, and demonstrates that climate station siting biases, in the form of microclimatic change in the surrounding environment, are particularly difficult to detect by conventional homogeneity analysis techniques. Such biases are therefore potentially still present in many of the records used to monitor global climate change. The microclimatic processes responsible for thermal biases in temperature records are reviewed to demonstrate the relevant physical principles. A new technique to detect microclimatic inhomogeneities in temperature records is presented. The technique is based on the construction of time series of cooling ratios derived from nocturnal cooling at neighbouring climate stations calculated from daily maximum and minimum temperatures. The 'cooling ratio' is shown to be a particularly sensitive measure of the relative microclimatic differences between neighbouring climate stations, because larger-scale climatic influences common to both stations are removed by the use of a ratio and, because the ratio is invariant in the mean with weather variables such as wind and cloud. Discontinuities in the time series of cooling ratios indicate microclimatic change in one of the temperature records. Hurst rescaling (Hurst, 1951) is applied to several time series of cooling ratios, and is shown to be helpful in identifying discontinuities in the time series. The technique is tested on several Canadian historical temperature records, and proven to effectively identify subtle microclimatic changes such as minor station relocations, vegetation growth, and encroachment of buildings and parking lots. Results of this technique are compared to those from other homogeneity assessment techniques, and the cooling ratio approach is shown to be better suited to the detection of microclimatic biases. The technique is also shown to be useful in the assessment of the homogeneity of urban temperature records. Finally, since the research highlights the significance of having detailed station metadata, recommendations are made to improve the utility of such records, along with suggestions for future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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