SPATIOTEMPORAL VARIABILITY OF HUMIDITY ACROSS THE CONTIGUOUS UNITED STATES AND SOUTHERN CANADA USING REGIONAL NETWORKS
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this dissertation was to show that there is now enough observed humidity data available so that estimates of humidity, along with their necessary assumptions, can be replaced by measured humidity data. The range of applications that depend on humidity data is huge, ranging from water use efficiency of plants and plant stress to human health and agricultural practices. Biases due to the use of estimated humidity can be expected to have short and long impacts, decreasing the accuracy and precision of these, and many other, applications. Data from local, regional, and national observation networks was gathered, and custom quality control routines were written to remove bad data points from over 45000 stations, leaving 12533 usable stations. While still not at the same number of observations as temperature or precipitation, this number is nearly ten times as high as two decades ago. The work I performed consists of three major components, corresponding to the three main chapters of this dissertation. In chapter one, I describe data sources and quality control methods, along with some basic statistics of humidity, describing which geographic variables often used to predict temperature and precipitation can be used to do the same for humidity. Chapter two defines specific diurnal patterns (or “types”) of dew point across the United States, including their attributes, causes, and potential influences. Chapter three analyzes biases in evapotranspiration, heat indices, and relative humidity levels that are a direct result of using estimated humidity data. Chapter four discusses contributions this work makes to the scientific community, and potential further research to build on what is presented here. While it may seem that the science of humidity should be well beyond data gathering and bias analysis, the fact remains that humidity is still very commonly estimated through the use of minimum temperature, and diurnal changes in dew point are often ignored. My hope is that this work makes a dent in often deeply entrenched practices, leading others to make the effort to incorporate measured humidity data into their work and study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».