Precipitable water characterization using global navigation satellite system data: A case study in Nghia Do area, Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates the estimated total precipitable water (TPW) and studies its characteristics in the Nghia Do area (Hanoi) using Global Positioning System (GPS) data and the Canadian Spatial Reference System-Precise Point Positioning (CSRS-PPP) processing technique and calculation tool. The TPW was estimated from GPS data from September 22, 2022 to March 31, 2023 using CSRS-PPP provided by Natural Resources Canada. The calculated TPW was validated with TPW products from Aeronet data and radiosonde data. Taking advantage of its high time resolution, the TPW estimated from GPS data was used to analyze the temporal variation of TPW during cold surges affecting the Nghia Do area. The results indicate a strong agreement between the estimated TPW from GPS data and TPW products derived from Aeronet and radiosonde data. The mean error (ME), root mean square error (RMSE), and correlation coefficient between the estimated TPW from GPS data and the Aeronet-derived product are 0.68 mm, 2.05 mm, and 0.988, respectively. The corresponding values between the estimated TPW and the radiosonde-derived product are -3.01 mm, 3.24 mm, and 0.996, respectively. The study of TPW variation over the Nghia Do area during the research period revealed that, generally, TPW values in December and January were lower than those in the other months. Before the arrival of a specific cold surge at a station, TPW tends to increase by about 6 mm within 12 hours as convection activities ahead of the cold front intensify. After the cold air passes over the station, the TPW value decreases by about 8 mm within 12 hours due to the influx of cold and dry winter air brought by the prevailing winds. This distinct TPW variation pattern suggests that GPS data can be effectively employed to define the arrival of cold surges in the station area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».