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Enregistrement W2298956148

The US MOPEX data set.

2006· article· en· W2298956148 sur OpenAlexaboutno aff
John C. Schaake, S. Cong, Qingyun Duan

Notice bibliographique

RevueUniversity of North Texas Digital Library (University of North Texas) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePrecipitation Measurement and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationLawrence Livermore National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésHydrometeorologyEnvironmental scienceMeteorologyHydrological modellingClimatologyDrainage basinStructural basinEstimationSurface runoffClimate modelRange (aeronautics)Water resourcesHydrology (agriculture)PrecipitationClimate changeGeographyGeologyEngineeringCartography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key step in applying land surface parameterization schemes is to estimate model parameters that vary spatially and are unique to each computational element. Improved methods for parameter estimation (especially for parameters important to runoff response) are needed and require data from a wide range of climate regimes throughout the world. Accordingly, the GEWEX Hydrometeorology Panel (GHP) endorsed the concept of an international Model Parameter Estimation Project (MOPEX) at its Toronto meeting, August 1996. Phase I of MOPEX was funded by NOAA in FY 1997, Phase II in FY 2000 and Phase III in FY 2003. MOPEX was adopted as projects of the IAHS/WMO Committee on GEWEX and of the WMO Commission on Hydrology (CHy) and now is a contributor to the Combine Enhanced Observing Period (CEOP) of the World Climate Research Program (WCRP). In 2004 MOPEX became a Working Group of the IAHS Prediction for Ungaged Basins (PUB) Initiative. MOPEX also is expected to contribute to the work of the Hydrologic Ensemble Prediction Experiment (HEPEX) (Franz et al, 2005). The primary goal of MOPEX is to develop techniques for the a priori estimation of the parameters used in land surface parameterization schemes of atmospheric models and in hydrologic models. A major early effort of MOPEX has been to assemble a large number of high quality historical hydrometeorological and river basin characteristics data sets for a wide range of river basins (500-10,000 km{sup 2}) throughout the world. MOPEX data sets are available via the Internet (ftp://hydrology.nws.noaa.gov). This paper documents the development of data sets for U.S. river basins. Several highly successful parameter estimation workshops have been organized by MOPEX. The first was held as part of the IAHS meeting in Birmingham, England in July, 1999. The second workshop was hosted April, 2002 in Tucson, AZ by SAHRA/University of Arizona. The third MOPEX workshop was held as part of the IAHS meeting in Sapporo, July, 2003. The fourth workshop, Paris, July,2005 was organized by the Cemagref in collaboration with the ENGREF, Meteo France, National Weather Service and the SAHRA/University of Arizona. The fifth workshop was held as part of the IAHS meeting, February, 2005, Foz do Iguacu, Brazil. The purpose of the future phases of the project is to: (1) continue collect additional international data sets; update data from the U.S. by adding recent years, including data for elevation zones in mountainous areas and refining energy forcing; (2) continue to conduct international MOPEX workshops; (3) provide leadership to develop a better scientific understanding of how to improve procedures for a priori parameter estimation, (4) make a significant hydrological contribution to CEOP and PUBS, and (5) demonstrate transferability of MOPEX results. The basic data collection strategy being used in MOPEX is to seek most readily available and highest quality data first. During the next 3 years analyses of the available MOPEX data sets by the international scientific community will be emphasized.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,147 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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