Measuring precipitation with a geolysimeter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Using the relationship between measured groundwater pressures in deep observation wells with total surface loading, a geological weighing lysimeter (geolysimeter) has the capability of measuring precipitation event totals independent of conventional precipitation gauge observations. Correlations between ground water pressure change and event precipitation were observed at a co-located site near Duck Lake, SK over a multi-year and multi-season period. Correlations varied from 0.99 for rainfall to 0.94 for snowfall. The geolysimeter was shown to underestimate rainfall by 7 % while overestimating snowfall by 9 % as compared to the unadjusted gauge precipitation. It is speculated that the underestimation of rainfall is due to unmeasured runoff and evapotranspiration within the sensing area of the geolysimeter during larger rainfall events while the overestimation of snow is at least partially due to the systematic undercatch common to most precipitation gauges due to wind. Using recently developed transfer functions from the World Meteorological Organization's (WMO) Solid Precipitation Intercomparison Experiment (SPICE), bias adjustments were applied to the Alter shielded, Geonor T-200B precipitation gauge measurements of snowfall to mitigate wind induced errors. The bias between the gauge and geolysimeter measurements was reduced to 3 %. This suggests that the geolysimeter is capable of accurately measuring solid precipitation, and can be used as an independent and representative reference of true precipitation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».