Underestimated warming of northern Canada in the Berkeley Earth temperature product
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Berkeley Earth surface temperature ( BETP ) project provides gridded global temperature anomaly products using an automated geostatistical approach to adjust station data for systematic biases. Despite its widespread usage, the BETP data set has not been evaluated at the national‐scale, especially in data‐sparse high latitude environments. This study provides an evaluation of the BETP product across all of Canada using 333 climate stations made available from the homogenized Environment Canada station network (HTcan). Comparison between co‐located monthly air temperature anomalies for the two data sets suggests small differences between the two products for mean surface (∼2 m) air temperature. However, the relatively minimal bias in mean temperature is a consequence of contrasting cold and warm biases in minimum and maximum air temperatures, respectively, that are larger but effectively even out when averaged together. The BETP product is shown to exhibit systematic underestimation of recent regional warming in northern Canada which when combined with an overestimation of warmth earlier in the record results in an observable reduction in warming rates for minimum and mean temperature anomalies since 1950. The temporal evolution and spatial pattern of the observed biases suggest that the BETP ‐automated adjustments to station data in northern Canada miss some inhomogeneities in the raw station data. These results highlight the need for enhanced data recovery and homogenization efforts in data‐sparse high latitude regions and emphasize the importance of national‐scale climate data sets for evaluating global gridded products. We also recommend caution when using the BETP minimum and maximum monthly air temperature products for long‐term trend analyses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».