SCDNA: a serially complete precipitation and temperature dataset for North America from 1979 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Station-based serially complete datasets (SCDs) of precipitation and temperature observations are important for hydrometeorological studies. Motivated by the lack of serially complete station observations for North America, this study seeks to develop an SCD from 1979 to 2018 from station data. The new SCD for North America (SCDNA) includes daily precipitation, minimum temperature (Tmin), and maximum temperature (Tmax) data for 27 276 stations. Raw meteorological station data were obtained from the Global Historical Climate Network Daily (GHCN-D), the Global Surface Summary of the Day (GSOD), Environment and Climate Change Canada (ECCC), and a compiled station database in Mexico. Stations with at least 8-year-long records were selected, which underwent location correction and were subjected to strict quality control. Outputs from three reanalysis products (ERA5, JRA-55, and MERRA-2) provided auxiliary information to estimate station records. Infilling during the observation period and reconstruction beyond the observation period were accomplished by combining estimates from 16 strategies (variants of quantile mapping, spatial interpolation, and machine learning). A sensitivity experiment was conducted by assuming that 30 % of observations from stations were missing – this enabled independent validation and provided a reference for reconstruction. Quantile mapping and mean value corrections were applied to the final estimates. The median Kling–Gupta efficiency (KGE′) values of the final SCDNA for all stations are 0.90, 0.98, and 0.99 for precipitation, Tmin, and Tmax, respectively. The SCDNA is closer to station observations than the four benchmark gridded products and can be used in applications that require either quality-controlled meteorological station observations or reconstructed long-term estimates for analysis and modeling. The dataset is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.3735533 (Tang et al., 2020).
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».