Towards Better Utilization of NEXRAD Data in Hydrology: An Overview of Hydro-NEXRAD
Notice bibliographique
Résumé
With a very modest investment in computer hardware and the open source local data manger (LDM) software from UCAR's Unidata Program Center, an individual researcher can receive a variety of NEXRAD Level III gridded rainfall products, and the unprocessed Level II data in real-time from most NEXRAD radars. Additionally, the National Climatic Data Center has vast archives of these products and Level II data. Still, significant obstacles remain in order to unlock the full potential of the data. One set of obstacles is related to effective management of multi-terrabyte data sets: storing, compressing, and backing up. A second set of obstacles, for hydrologists and hydrometeorologists in particular, is that the NEXRAD Level III products are not well suited for application in hydrology. There is a strong need for the generation of high-quality products directly from the Level II data with well-documented steps that include quality control, removal of false echoes, rainfall estimation algorithms with variety of corrections, coordinate conversion and georeferencing, conversion to a convenient data format(s), and integration with GIS. For hydrologists it is imperative that these procedures are basin-centered as opposed to radar-centered. Thirdly, the amount of data present in a multi-year, multi-radar dataset is such that simple cataloging and indexing of the data is not sufficient. Rather, sophisticated metadata extraction and management techniques are required. The authors describe and discuss the Hydro-NEXRAD software system that addresses the above three challenges. With support from the National Science Foundation through its ITR program, the authors are developing a basin-centered framework for addressing all these issues in a comprehensive manner, tailored specifically for use of NEXRAD data in hydrology and hydrometeorology. Through a flexible web interface users can search a large metadata database base, managed by a relational database, for subsets of interest. Well-chosen and documented defaults are provided for the flow from unprocessed NEXRAD data to basin-centered rainfall estimates at a desired space-time resolution. In addition to the web interface, there are web services that provide access to scripts and compiled programs.
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 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 | 0,013 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».