Evaluation of Satellite-Based Air Temperature Estimates at Eight Diverse Sites in Africa
Notice bibliographique
Résumé
High resolution satellite and reanalysis-based air temperature estimates have huge potential to complement the sparse networks of air temperature measurements from ground stations in Africa. The recently released Climate Hazards Center Infrared Temperature with Stations (CHIRTS-daily) dataset provides daily minimum and maximum air temperature estimates on a near-global scale from 1983 to 2016. This study assesses the performance of CHIRTS-daily in comparison with measurements from eight ground stations in diverse locations across Africa from 1983 to 2016, benchmarked against the ERA5 and ERA5-Land reanalysis to understand its potential to provide localized temperature information. Compared to ERA5 and ERA5-Land, CHIRTS-daily maximum temperature has higher correlation and lower bias of daily, annual mean maximum and annual extreme maximum temperature. It also exhibits significant trends in annual mean maximum temperature, comparable to those from the station data. CHIRTS-daily minimum temperatures generally have higher correlation, but larger bias than ERA5 and ERA5-Land. However, the results indicate that CHIRTS-daily minimum temperature biases may be largely systematic and could potentially be corrected for. Overall, CHIRTS-daily is highly promising as it outperforms ERA5 and ERA5-Land in many areas, and exhibits good results across a small, but diverse set of sites in Africa. Further studies in specific geographic areas could help support these findings.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».