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Enregistrement W2624989982 · doi:10.5194/hess-22-1437-2018

Testing and development of transfer functions for weighing precipitation gauges in WMO-SPICE

2018· article· en· W2624989982 sur OpenAlexafffund
John Kochendorfer, Rodica Nitu, Mareile Wolff, Éva Mekis, Roy Rasmussen, Bruce L. Baker, Michael E. Earle, Audrey Reverdin, Kai Chi Wong, Craig D. Smith, Daqing Yang, Yves‐Alain Roulet, Tilden P. Meyers, Samuel Buisán, Ketil Isaksen, Ragnar Brækkan, Scott Landolt, Al Jachcik

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePrecipitation Measurement and Analysis
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésPrecipitationGauge (firearms)Environmental scienceShieldsShieldMeteorologyGeologyMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Weighing precipitation gauges are used widely for the measurement of all forms of precipitation, and are typically more accurate than tipping-bucket precipitation gauges. This is especially true for the measurement of solid precipitation; however, weighing precipitation gauge measurements must still be adjusted for undercatch in snowy, windy conditions. In WMO-SPICE (World Meteorological Organization Solid Precipitation InterComparison Experiment), different types of weighing precipitation gauges and shields were compared, and adjustments were determined for the undercatch of solid precipitation caused by wind. For the various combinations of gauges and shields, adjustments using both new and previously existing transfer functions were evaluated. For most of the gauge and shield combinations, previously derived transfer functions were found to perform as well as those more recently derived. This indicates that wind shield type (or lack thereof) is more important in determining the magnitude of wind-induced undercatch than the type of weighing precipitation gauge. It also demonstrates the potential for widespread use of the previously developed transfer functions. Another overarching result was that, in general, the more effective shields, which were associated with smaller unadjusted errors, also produced more accurate measurements after adjustment. This indicates that although transfer functions can effectively reduce measurement biases, effective wind shielding is still required for the most accurate measurement of solid precipitation.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,187 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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