MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2530188217 · doi:10.5194/hess-2016-511

Evaluation of various daily precipitation products for large-scale hydro-climatic applications over Canada

2016· article· en· W2530188217 sur OpenAlexaffabout
Jefferson S. Wong, Saman Razavi, Barrie Bonsal, H. S. Wheater, Zilefac Elvis Asong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationClimatologyEnvironmental scienceScale (ratio)Benchmark (surveying)Forcing (mathematics)Quantitative precipitation estimationClimate changeMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A number of global and regional gridded climate products based on multiple data sources and models are available that can potentially provide better and more reliable estimates of precipitation for climate and hydrological studies. However, research into the reliability of these products for various regions has been limited and in many cases non-existent. This study identifies several gridded precipitation products over Canada and develops a systematic analysis framework to assess the characteristics of errors associated with the different datasets, using the best available adjusted precipitation-gauge data as a benchmark over the period 1979 to 2012. The framework quantifies the spatial and temporal variability of the errors over 15 terrestrial ecozones in Canada for different seasons at the daily time scale. Results showed that most of the products were relatively skillful in central Canada but tended to underestimate precipitation amounts on the east coast and overestimate on the west. The global product by WATCH Forcing Data ERA-Interim (WFDEI) augmented by Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) data (WFDEI [GPCC]) performed best with respect to different metrics. The Canadian Precipitation Analysis (CaPA) product of Meteorological Service of Canada, performed comparably with WFDEI [GPCC], however it only provides data from 2002. All the products performed best in summer, followed by autumn, spring, and winter in order of decreasing quality. Due to the sparse observational network, northern Canada (above 60° N) was most difficult to assess with the majority of products tending to significantly underestimate total precipitation. Results from this study can be used as a guidance for potential users regarding the performance of different precipitation products for a range of geographical regions and time periods.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate variability and models→Travaux en français237 207→