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Enregistrement W2789741423 · doi:10.1002/joc.5434

Homogeneity analysis of wind data from 213 m high Cabauw tower

2018· article· en· W2789741423 sur OpenAlexaff
Predrag Petrović, Djordje Romanić, Mladjen Ćurić

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensWind Energy Institute of CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogeneity (statistics)Wind speedHomogeneousEnvironmental scienceTowerMeteorologyWind directionPrevailing windsAtmospheric sciencesGeologyMathematicsGeographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Homogeneous meteorological data are a prerequisite for reliable climatological studies. This paper investigates the homogeneity of wind data from 213 m high Cabauw tower located in The Netherlands. The wind measurements are conducted at 10, 20, 40, 80, 140 and 200 m above ground. The analysed data cover the period from February 1986 to January 1997 and from April 2000 to December 2015. This study presents the first homogeneity analysis of wind data from a tall meteorological mast. Homogeneities of wind speed and wind direction series were investigated independently using the ReDistribution Method. Overall, the wind measurements at Cabauw tower are very homogeneous. The only wind speed inhomogeneity was detected at 200 m above ground and it seems to be, at least to a certain extent, caused by the rapid expansion of the town of Lopik in the 1990s. Lopik's growth to the west, however, only influenced the east winds on the Cabauw tower. Small inhomogeneities in wind direction data were detected at 20, 40 and 80 m levels, whereas a fairly large inhomogeneity was observed at 10 m above ground. Several potential causes of inhomogeneities in wind direction data are discussed, but the major contributor could not be determined with certainty. In addition, the homogeneity of real measurements from Cabauw tower is compared against the synthetically created wind data for Cabauw tower using the Monte‐Carlo method of random sampling. The results show that the detected anomalies are not due to the random noise in the time series.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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