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Enregistrement W4400378602 · doi:10.5194/ems2024-72

On Monthly Mean Surface Wind Speed Data Homogenization and Trend Assessment

2024· preprint· en· W4400378602 sur OpenAlexaffabout
Xiaolan Wang, Yang Feng, Victor Isaac, Lucie A. Vincent, Megan Hartwell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Load and Power Forecasting
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind speedHomogenization (climate)Environmental scienceMeteorologyClimatologyStatisticsAtmospheric sciencesEconometricsMathematicsGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using hourly surface wind speed data from 155 stations in Canada, this study first developed a homogenized monthly mean wind speed dataset for the period of 1953-2023, which was then used to characterize observed changes in surface wind speed in Canada. The hourly data were first quality controlled and adjusted for non-standard anemometer heights before being used to calculate monthly mean wind speed series. To identify artificial discontinuities, the monthly mean wind speed series were subject to a semi-automated comprehensive data homogenization procedure, which uses a combination of station metadata and multiple statistical tests with and without using reference series. Reference series used include up to four best significantly-correlated neighbour stations’ data series, the ensemble mean series of monthly wind speed taken from the Twentieth Century Reanalysis version 3 (20CRv3), and monthly mean geostraphic wind speeds derived from homogenized surface pressure data. The results from the automated procedure were then reviewed manually using metadata and visual inspection of the multiphase regression fits with expert judgement. As a result, all the 155 data series were identified to have one or more artificial discontinuities, which were diminished by quantile matching adjustments. Anemometer height change, station joining, relocation, instrument changes/problems were found to be the main causes of data inhomogeneities. The homogenized dataset for 1953-2023 shows wind stilling in region from northern British Columbia (BC) to southern Yukon-Northwest Territories and from southern Prairies to Quebec-Labrador, which was matched with wind strengthening in the region from southern-central BC to the Rocky Mountains, and in Newfoundland and the high Arctics. The trend pattern of in-situ wind speed data bear substantial similarity to that of both the ERA5 and 20CRv3 reanalysis wind speed data.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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