2003b. Monitoring precipitation over the Arctic terrestrial drainage system: Data requirements, shortcomings, and applications of atmospheric reanalysis
Notice bibliographique
Résumé
An effort is under way aimed at historical analysis and monitoring of the pan-Arctic terrestrial drainage system. A key element is the provision of gridded precipitation time series that can be readily updated. This has proven to be a daunting task. Except for a few areas, the station network is sparse, with large measurement biases due to poor catch efficiency of solid precipitation. The variety of gauges used by different countries along with different reporting practices introduces further uncertainty. Since about 1990, there has been serious degradation of the monitoring network due to station closure and a trend toward automation in Canada. Station data are used to compile monthly gridded time series for the 30-yr period 1960–89 at a cell resolution of 175 km. The station network is generally sufficient to estimate the mean and standard deviation of precipitation at this scale (hence the statistical distributions). However, as the interpolation procedures must typically draw from stations well outside of the grid box bounds, grid box time series are poorly represented. Accurately capturing time series requires typically four stations per 175-km cell, but only 38 % of cells contain even a single station. Precipitation updates at about a 1-month time lag can be obtained by using the observed precipitation dis-tributions to rescale precipitation forecasts from the NCEP-1 reanalysis via a nonparametric probability transform.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».