An Agenda for Land Data Assimilation Priorities: Realizing the Promise of Terrestrial Water, Energy, and Vegetation Observations From Space
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The task of quantifying spatial and temporal variations in terrestrial water, energy, and vegetation conditions is challenging due to the significant complexity and heterogeneity of these conditions, all of which are impacted by climate change and anthropogenic activities. To address this challenge, Earth Observations (EOs) of the land and their utilization within data assimilation (DA) systems are vital. Satellite EOs are particularly relevant, as they offer quasi‐global coverage, are non‐intrusive, and provide uniformity, rapid measurements, and continuity. The past three decades have seen unprecedented growth in the number and variety of land remote sensing technologies launched by space agencies and commercial companies around the world. There have also been significant developments in land modeling and DA systems to provide tools that can exploit these measurements. Despite these advances, several important gaps remain in current land DA research and applications. This paper discusses these gaps, particularly in the context of using DA to improve model states for short‐term numerical weather and sub‐seasonal to seasonal predictions. We outline an agenda for land DA priorities so that the next generation of land DA systems will be better poised to take advantage of the significant current and anticipated shifts and advancements in remote sensing, modeling, computational technologies, and hardware resources.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle