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Enregistrement W4293767108 · doi:10.1175/jtech-d-21-0182.1

Blending TAC and BUFR Marine In Situ Data for ICOADS Near-Real-Time Release 3.0.2

2022· article· en· W4293767108 sur OpenAlexaff
Chun‐Ying Liu, Eric Freeman, Elizabeth C. Kent, David I. Berry, Steven J. Worley, Shawn R. Smith, Boyin Huang, Huai‐Min Zhang, Thomas Cram, Zaihua Ji, Mathieu Ouellet, Isabelle Gaboury, Frank Oliva, Axel Andersson, William E. Angel, Angela R. Sallis, Adedoja Adeyeye

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNational Weather ServiceSight Research UKNational Centers for Environmental InformationNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNatural Environment Research CouncilUniversity of Maryland
Mots-clésBuoyEnvironmental scienceNetCDFComputer scienceMeteorologyUpgradeData setGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes the new International Comprehensive Ocean–Atmosphere Data Set (ICOADS) near-real-time (NRT) release (R3.0.2), with greatly enhanced completeness over the previous version (R3.0.1). R3.0.1 had been operationally produced monthly from January 2015 onward, with input data from the World Meteorological Organization (WMO) Global Telecommunication Systems (GTS) transmissions in the Traditional Alphanumeric Codes (TAC) format. Since the release of R3.0.1, however, many observing platforms have changed, or are in the process of transitioning, to the Binary Universal Form for Representation of Meteorological Data (BUFR) format. R3.0.2 combines input data from both BUFR and TAC formats. In this paper, we describe input data sources; the BUFR decoding process for observations from drifting buoys, moored buoys, and ships; and the data quality control of the TAC and BUFR data streams. We also describe how the TAC and BUFR streams were merged to upgrade R3.0.1 into R3.0.2 with duplicates removed. Finally, we compare the number of reports and spatial coverage of essential climate variables (ECVs) between R3.0.1 and R3.0.2. ICOADS NRT R3.0.2 shows both quantitative and qualitative gains from the inclusion of BUFR reports. The number of observations in R3.0.2 increased by nearly 1 million reports per month, and the coverage of buoy and ship sea surface temperatures (SSTs) on monthly 2° × 2° grids increased by 20%. The number of reported ECVs also increased in R3.0.2. For example, observations of SST and sea level pressure (SLP) increased by around 30% and 20%, respectively, as compared to R3.0.1, and salinity is a new addition to the ICOADS NRT product in R3.0.2. Significance Statement The International Comprehensive Ocean–Atmosphere Data Set (ICOADS) is the largest collection of surface marine observations spanning from 1662 to the present. A new version, ICOADS near-real-time 3.0.2, includes data transmitted in the Binary Universal Form for Representation of Meteorological Data (BUFR) format, in combination with Traditional Alphanumeric Codes (TAC) data. Many of the organizations that report observations in near–real time have moved to BUFR, so this update brings ICOADS into alignment with collections and archives of these international data distributions. By including the BUFR reports, the number of observations in the upgraded version of ICOADS increased by nearly one million reports per month and spatial coverage of buoy and ship SSTs increased by 20% over the previous version.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,008

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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