So, How Much of the Earth’s Surface Is Covered by Rain Gauges?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The measurement of global precipitation, both rainfall and snowfall, is critical to a wide range of users and applications. Rain gauges are indispensable in the measurement of precipitation, remaining the de facto standard for precipitation information across Earth’s surface for hydrometeorological purposes. However, their distribution across the globe is limited: over land their distribution and density is variable, while over oceans very few gauges exist and where measurements are made, they may not adequately reflect the rainfall amounts of the broader area. Critically, the number of gauges available, or appropriate for a particular study, varies greatly across the Earth owing to temporal sampling resolutions, periods of operation, data latency, and data access. Numbers of gauges range from a few thousand available in near–real time to about 100,000 for all “official” gauges, and to possibly hundreds of thousands if all possible gauges are included. Gauges routinely used in the generation of global precipitation products cover an equivalent area of between about 250 and 3,000 m2. For comparison, the center circle of a soccer pitch or tennis court is about 260 m2. Although each gauge should represent more than just the gauge orifice, autocorrelation distances of precipitation vary greatly with regime and the integration period. Assuming each Global Precipitation Climatology Centre (GPCC)–available gauge is independent and represents a surrounding area of 5-km radius, this represents only about 1% of Earth’s surface. The situation is further confounded for snowfall, which has a greater measurement uncertainty.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».