Sensor lag adjustments on a mobile meteorological cart in tropical environments: a case study from an Urban Park in Singapore
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 This study adds to the growing literature on mobile platforms by examining the performance of the Singapore MaRTy (SMaRTy) in conducting mobile micrometeorological measurements along a designated route in an urban park in Singapore, reflecting a pedestrian walking experience. The main objective of the study was to calculate the sensor lag for the mobile climate measurements: Air Temperature (TA), and Relative Humidity (RH) of SMaRTy along a designated route in an urban park in Singapore based on data from fixed stations (HOBO sensors) in two significant synoptic meteorological periods during the Northeast and Southwest monsoons. Statistically significant regression models were obtained for the two study periods. For the TA, the regression models for the Southwest monsoon yielded higher R 2 (0.85–0.99) and lower Root Mean Square Error (RMSE) (0.34–0.57) than those for the Northeast monsoon (R 2 : 0.09–0.90, and RMSE: 0.53–0.71). However, diurnal variations in cloud cover affected the regression models of SMaRTy, with more cloudy conditions resulting in weaker correlations. Overall, results suggest that mobile climate measurements via SMaRTy along a designated route, when corrected for lag, yield accurate data that can be applied toward urban climate analysis.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle