Long-term ZTD and ZWD series and climate normals using NCEP1
Notice bibliographique
Résumé
The World Meteorological Organization (WMO) recommends the use of climate normals for dealing with the analysis of variations and trends of the meteorological parameters or be used as input to predictive climate models. The suggested period is 30 years, but shorter periods can also be employed. We computed zenith total delay (ZTD) and zenith wet delay (ZWD) series for each node of NCEP1 numerical weather model, starting in 1948. We computed climate normals of those two parameters using periods of 1, 5, 10, 15, 20 and 30 years, with and without the annual signature. To assess window size impact, we looked at variations and correlation of trends derived from the various solutions. Results shows the obvious better smoothing using larger windows and the decrease of the impact of annual signature. Regions with positive trends appear to be concentrated in continental masses and the equator line, and the most significant negative trends are in the oceans. ZTD increase is caused primarily by an increase in ZWD and is an indication of variations in ZWD variables. In the case of water vapor, such an increase in ZWD shows us a probable increase in the amount of water vapor in the atmosphere. Comparisons with trends computed from GNSS-derived ZTD and ZWD series are included with the caveat that time period for such comparisons must be shorter.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».