Defining a reference climate for canada through the \ncombination of observational and reanalysis datasets.
Notice bibliographique
Résumé
Le présent travail propose une combinaison d’ensemble de différents jeux de données à l’aide de \ndeux méthodes d’assimilation pour améliorer la qualité des champs de précipitation climatiques au \nCanada pour une période de 30 ans (1980-2009). Quatre ensembles de données de réanalyse ont \nété utilisés : CFSR, ERAI, JRA55 et MERRA. Les données d’observation proviennent de 2160 \nstations météorologiques à travers le pays avec un minimum de 10 années valides de précipitations \nquotidiennes. De plus, les données d’observation sur grille de Ressources Naturelles Canada \n(NRCan pour Natural Resources Canada) ont été utilisées à fin de comparaison. Les Indices de \nPrécipitation Climatiques (IPC) ont été calculés pour chaque ensemble de données annuellement \net ont été combinés (la Réanalyse + les Observations) par les méthodes d’Interpolation Optimale \n(OI pour Optimal Interpolation) et d’Interpolation Optimale d’Ensemble (EnOI pour Ensemble \nOptimal Interpolation) respectivement. Une vérification a été effectuée sur les stations qui ont \nété utilisées pour la combinaison, de même qu’une stratégie de validation croisée. Les résultats \nont montré des améliorations au niveau des nouveaux ensembles de données de référence créés par \nles deux méthodes, en particulier pour l’approche d’ensemble. L’ensemble de données sur grille \ndéveloppé (par EnOI) a surpassé NRCan, lequel a été généré seulement à partir d’observations, \nce qui montre que ce dernier devrait être utilisé avec précaution pour l’analyse d’événements de \nprécipitation extrême. L’ensemble de données produit pourrait être utilisé pour les études d’impact \nde changement climatique et de stratégies d’adaptation de même que pour fournir une meilleure \ncompréhension du climat actuel au Canada. The present work shows a combination of different datasets through two data assimilation methods \nin order to improve the quality of the climate precipitation fields in Canada for a period of 30 \nyears (1980-2009). Four reanalysis datasets were used; CFSR, ERAI, JRA55 and MERRA. The \nobservational dataset consists in 2160 meteorological stations across the country with a minimum \nof 10 valid years of precipitation records available. Besides, the Natural Resources Canada gridded \ndataset (NRCan) was also used. The Climate Precipitation Indices were calculated for each dataset \nannually and were combined (Reanalysis + Observations) by the Optimal Interpolation (OI) and \nEnsemble Optimal Interpolation (EnOI) methods respectively. The verification was carried out over \nthe stations that were used in the combination, but also through a cross-validation strategy. Results \nshow the improvements in the new reference datasets created by both methods highlighting the \nEnsemble approach as the best. The reference gridded dataset developed (by EnOI) outperformed \nNRCan which was created only by observations and showing that the latter should be used \nwith caution for extreme precipitation events analysis. The dataset produced contributes to the \ndevelopment of climate change impact studies and adaptation strategies, as well as providing a \nbetter understanding of the current climate in Canada.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».