Using the network Common Data Form (netCDF) for storage of Atmospheric Data
Notice bibliographique
Résumé
Many tools and data formats exist for atmospherical data. To disseminate this wealth of information to the geospatial communities is very cumbersome: in general the geospatial communities use other data formats and they use GIS for their analyses. Therefore, time-consuming and inefficient conversions are needed to use atmospherical data. Within the ADAGUC project (Atmospheric Data Access for the Geospatial User Community) we provide selected space borne atmospheric and land datasets using web services that can be used for data comparison, resampling, selection, manipulation and visualization in GIS. Within the ADAGUC project data is stored in a standardized way. In this paper we focus on the data format used within the ADAGUC project to store the data. The ADAGUC data format uses the network Common Data Form (netCDF) as the data format to store the data. The format follows the Climate and Forecast conventions (CF conventions) and uses the directives of the infrastructure for Spatial Information in Europe (INSPIRE) and the DUTCH NL metadata standard which are both based on ISO-19115. Currently the ADAGUC data format is limited to two data types: vector data and raster data. To compose the files a programming interface has been created and support has been added to the GDAL/OGR library. The GDAL/OGR library is a translator tool to convert various geographical data formats to other geographical formats. Support for the ADAGUC data format has been added, which makes it possible to convert ADAGUC files to any other format supported by GDAL/OGR. To provide access to the atmospheric datasets, a spatial data infrastructure based on OGC compliant web services is developed: Web Mapping Services (WMS) for online visualization, Web Feature Services (WFS) for downloading vector data and Web Coverage Services (WCS) for downloading raster data. The development of this infrastructure is a dynamical process. During this process we encountered several problems that have been solved during the project. Atmospheric datasets are special in the way that they are temporal and that the file size may be huge. Most server solutions are optimized for static datasets by using caching, which does not work well for temporal datasets. Also the OGC standards are not fully adapted yet to temporal data. For example the TIME property that optimizes the retrieval of temporal data is available in the OGC-WMS specification and OGC-WCS specification but is not yet available in the OGC-WFS specification. The data format and solutions to these problems will be presented on the conference.
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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,191 | 0,090 |
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 ».