New recommendations for snow water equivalent products: results from the international snow products intercomparison and evaluation exercise (SnowPEx+)
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--><b></b> The SnowPEx+ initiative is a continuation of the original International Snow Products Intercomparison and Evaluation Exercise (SnowPEx), an international effort carried out under the umbrella of Global Cryosphere Watch / WMO and funded by the European Space Agency. We present the latest results concerning historical snow water equivalent products (SWE), which characterize climatological snow mass and snow mass trends.<br><br>We assess a wide variety of products ranging from those based strictly on remote sensing information, blended Earth-observation products that include assimilation of ground measurements, reanalysis products of varying complexity, and snow models forced by reanalysis meteorology. We first provide a statistical assessment of product performance using two fully independent reference data sets. We demonstrate that we can robustly validate SWE product estimates in non-mountain regions where the evaluation statistics are comparable for both reference datasets. In mountainous regions, validation is complicated by systematic elevation-related biases between reference data and the assessed products, but we demonstrate that we can partially account for these biases in order to provide consistent product rankings. Secondly, we perform an intercomparison of product snow mass trends for various Northern Hemisphere subregions over the 1981-2020 period. We demonstrate good agreement among selected products. For blended Earth-observation products in particular, their agreement depends strongly on the period analyzed and is suggestive of discontinuities (related to both satellite and surface measurements) occurring during 1987 and 2008. Based on the combined validation and intercomparison results, we make recommendations for appropriate use for individual products on a case by case basis.<br>
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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 | 0,007 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».