How Skilful Are Cloud Cover Products in Representing Observed Cloudiness in Québec?
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we performed, for the first time, a detailed analysis of cloudiness in Québec using station based observations and evaluated the trustworthiness of various satellite and reanalysis based cloud cover products. We found only 12 stations with observational time series long enough for providing robust analysis due to various issues related to observing methods and recording of information during the 1990s. Our results showed that Québec can be fairly cloudy throughout the year with annual mean cloud cover fraction ranging between 0.5 and 0.7 with autumn being the cloudiest season at most station locations. We also found a significantly increasing trend in cloudiness in the winter season over Québec during 1982–2012 (∼2–6% per decade depending on the location). Among the cloudiness products evaluated in this study, a satellite based cloudiness product (i.e. based on AVHRR) performed best in representing the observed cloudiness over Québec including the wintertime increasing trend. Two reanalysis based cloudiness products (i.e. ERA5 and NARR) also performed well in representing the observed cloudiness indicated by high correlations, relatively lower mean biases and smaller root mean square errors. However, the reanalysis products did not capture well the observed seasonal trends. All products showed relatively larger biases in the winter season except JRA-25 reanalysis product. During the warmer months, however, JRA-25 showed largest biases followed by MERRA-2 reanalysis product. JRA-25 and MERRA-2 also had lower correlation for annual and winter means and highest root mean square errors for all seasons. Furthermore, based on two skill scores, we found that the ERA5, AVHRR and NARR performed relatively better than JRA-25 and MERRA-2. Based on these results we conclude that the satellite product and the two reanalysis products can be useful resources (as observational proxies) along with station based observations for understanding long term changes in cloudiness of this region and also potentially evaluating regional climate model simulations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».