Evaluating the Effectiveness of Current Atmospheric Refraction Models in Predicting Sunrise and Sunset Times
Notice bibliographique
Résumé
The standard value for atmospheric refraction on the horizon of 34', used in all publicly available sunrise and sunset calculators, is found to be inadequate. The assumptions behind atmospheric models that predict this value fail to account for real meteorological conditions. The result is an uncertainty of one to five minutes in sunrise and sunset predictions at mid-latitudes (0° - 55° N/S). A sunrise/set calculator that interchanges the refraction component by varying the refraction model was developed. Two atmospheric refraction models of increasing complexity were tested along with the standard value. The predictions were compared with data sets of observed rise/set times taken from Mount Wilson Observatory in California, University of Alberta in Edmonton, Alberta, observations from various locations in Chile, and on-board the SS James Fergus in the Atlantic Ocean. Increasing the complexity of the model did not yield significantly better results. These observations make up the entirety of documented sunrise and sunset times. A thorough investigation of the problem requires a more substantial data set of observed rise/set times and corresponding meteorological data from around the world. A mobile application, Sunrise & Sunset Observer, was developed so that anyone can capture this astronomical and meteorological data using their smartphone as part of a citizen science project. Data analysis will lead to more complete models that will provide higher accuracy rise/set predictions to benefit astronomers, navigators, and outdoorsmen everywhere.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».