An Overview of Surface-Based Precipitation Observations at Environment and Climate Change Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to provide an overview of the present status and procedures related to surface precipitation observations at Environment and Climate Change Canada (ECCC). This work was done to support the ongoing renewal of observation systems and networks at the Meteorological Service of Canada. The paper focusses on selected parameters, namely, accumulated precipitation, precipitation intensity, precipitation type, rainfall, snowfall, and radar reflectivity. Application-specific user needs and requirements are defined and captured by World Meteorological Organization (WMO) Expert Teams at the international level by Observing Systems Capability Analysis and Review (OSCAR) and WMO Integrated Global Observing System (WIGOS), and by ECCC user engagement initiatives within the Canadian context. The precipitation-related networks of ECCC are separated into those containing automatic instruments, those with human (manual) observers, and the radar network. The unique characteristics and data flow for each of these networks, the instrument and installation characteristics, processing steps, and limitations from observation to data distribution and storage are provided. A summary of precipitation instrument-dependent algorithms that are used in ECCC's Data Management System is provided. One outcome of the analysis is the identification of gaps in spatial coverage and data quality that are required to meet user needs. Increased availability of data, including from long-serving manual sites, and an increase in the availability of precipitation type and snowfall amount are identified as improvements that would benefit many users. Other recognized improvements for in situ networks include standardized network procedures, instrument performance adjustments, and improved and sustained access to data and metadata from internal and external networks. Specific to radar, a number of items are recognized that can improve quantitative precipitation estimates. Increased coverage for the radar network and improved methods for assessing and portraying radar data quality would benefit precipitation users.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle