Sampling frequency of climate data for the determination of daily temperature and daily temperature extrema
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sampling frequency of temperature data is examined. The range of sampling from hourly to twice daily are explored to determine the uncertainty that is introduced by sampling less frequently than hourly in the determination of daily temperature and daily temperature extrema. The standards for comparison for the daily average temperature are the average of hourly data and the average of the daily maximum and minimum temperature. Hourly temperature data from 12 Canadian climate stations are examined for several decades leading up to 2017. Daily average temperatures were calculated using data sampled 24 times a day (hourly), 12 times, 8 times, 6 times, 4 times and twice daily. Two triad algorithms from the literature and an experimental one are assessed relative to these sampling frequencies. The sampling frequency analysis was remarkably consistent across all climate stations. The departure from the hourly estimate ranged from 0.1°C for the bi‐hourly sampling to ~1°C for the twice daily sampling. The uncertainty associated with the min/max method consistently fell within that of three and four samples per day. Comparison of triad algorithms, based on a quantitative criterion for determination of best sampling hours, revealed a station specific triad that outperforms algorithms from the literature and thrice daily evenly spaced sampling. Minimum and maximum estimates were compared across the different sampling frequencies for all stations as well. The accuracy of estimating temperature extrema decreases with lower sampling rates with the exception of the 8 hr sampling where hour of sampling influences accuracy. The results demonstrate that the local climate characteristics needs to be considered when choosing the optimal sampling frequency and calculation method for daily means and extrema.
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 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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».