Comparison of Gridding Methods for Precipitation Over Canada and Assessment of Station and Data Density Effects on Gridding Results
Notice bibliographique
Résumé
This study compares the results from applying different gridding methods to different precipitation variables, including total and normal monthly precipitation amounts as well as anomalies and relative anomalies of monthly precipitation for representation of precipitation climate and regional mean precipitation trends. We applied three gridding models, including Optimal Interpolation (OI), currently used to produce the Canadian Gridded (CanGRD) data, Thin-Plate Smoothing Splines, and ordinary kriging. Two observation-based precipitation source datasets were used to derive gridded benchmark and pseudo-observational datasets, with the latter being sampled at full and subsets of a typical long-term precipitation station network in Canada to be then gridded and evaluated against the corresponding benchmark. The results show that the best regional mean precipitation trend estimates are obtained through gridded total precipitation data generated from combined grids of separately kriged relative precipitation anomalies and normal precipitation amounts. This scheme was then used to assess the impact of different station and data densities on the gridded data. The results also indicate that CanGRD-OI is the least accurate model in representing the precipitation climate and trends, and the CanGRD-based trend estimations notably overestimate the trend of regional mean precipitation amounts in the North while underestimating it in the South.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».