A quality control approach to better characterize the spatial distribution of snow depth over New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this work is to develop, from a high‐resolution climate analysis, a quality control standard methodology applied to manual snow cover (HS) series managed by the Snow Survey Database in New Brunswick (Canada). The database collected snow depth data biweekly starting at the end of January until the end of April. A 30‐year (1981–2010) analysis of 60 weather stations belonging to two independent meteorological networks was performed. A quality control of the climatic series was performed to evaluate the homogeneity. Three snow depth climatic areas were defined by means of two geostatistical methods (Kriging and Cluster analyses) applied on monthly snow depth, precipitation and temperature data series. Then, for each cluster, the climatological thresholds that characterize a snow fall event during the cold months were detected. Subsequently, a quality control on the daily snow depth series recorded during the January to April period was performed. For each daily series, outlier values were identified by checking both the sudden day‐to‐day changes and extreme thresholds (95th percentile). The quality control was then carried out to the manual series and the observed doubtful events were compared with the snow depth values recorded in the nearby stations. The results show that for the daily snow depth series, the highest number of suspect events was recorded during the months of March and April, and the analysis also shows that there are rain‐on‐snow events. As for the manual records, questionable snow depth errors randomly distributed in the series were highlighted. Finally, in order to improve the spatial distribution of stations located in the Canadian territory, the results give evidence that, thanks to the high‐resolution climatic analysis, the proposed approach provides all the benchmarks required to conduct a quality control of snow depth series in absence of other auxiliary variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».