Estimation de la température de l'air et de la quantité de la vapeur d'eau atmosphérique à l'aide des données AVHRR de NOAA
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Abstract
Des mesures détaillées de la variation spatio-temporelle des variables environnementales telles que la température ou l'humidité de l'air sont cruciales pour l'étude des processus biophysiques et climatiques. Toutefois, à l'échelle régionale et globale, la densité et la répartition spatiales des stations météorologiques ne permettent pas de répondre à ce besoin en information spatiale. L'imagerie satellitaire représente une source intéressante de données météorologiques en dehors des stations et ce, avec une étendue spatiale appréciable. L'objectif du présent article est d'adapter des méthodes publiées pour l'estimation de la température de l'air et de l'eau précipitable à partir des données du « advanced very high resolution radiometer » (AVHRR) de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) et les appliquer dans le contexte de la région sud-ouest du Québec (Canada) afin d'en évaluer les performances. Les données de 15 images AVHRR et de 16 stations météorologiques ont été utilisées pour l'étalonnage et la validation des méthodes d'estimation satellitaires pendant la première décade des mois de juin et juillet 1997. L'eau précipitable a été ainsi estimée avec un <i>R</i>² de 0,59 et une erreur standard de 3,11 mm. La température de l'air quant à elle a été obtenue avec un <i>R</i>² de 0,72 et une erreur standard de 2,1 °C. L'analyse de sensibilité a montré que la méthode d'estimation de l'eau précipitable est plus sensible aux fluctuations de la température de surface. En ce qui concerne la méthode d'estimation de la température de l'air, elle est particulièrement sensible à la valeur maximale de l'indice de végétation. \n \n<h2>Abstract</h2> \nDetailed measurements of the space-time variability of environmental variables such as the air temperature and moisture are crucial for the study of biophysical and climate processes. However, on a regional and global scale, the spatial density and distribution of meteorological stations do not allow to meet these needs in spatial information. Satellite imagery represents an interesting source of meteorological data outside meteorological stations with an appreciable spatial extent. The objective of this article is to adapt published estimation methods for air temperature and precipitable water using National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) advanced very high resolution radiometer (AVHRR) data and to apply them to the southwestern region of the province of Quebec (Canada) context to analyse their performance. Data from 15 AVHRR images and 16 meteorological stations were used for the calibration and the validation of the satellite estimation methods for the first decade of June and July 1997. Precipitable water was thus estimated with an <i>R</i>² of 0.59 and a standard error of 3.11 mm. As for the air temperature, it was obtained with an <i>R</i>² of 0.72 and a standard error of 2.1 °C. The sensitivity analysis showed that the precipitable water estimation method is more sensitive to surface temperature fluctuations. The air temperature estimation method is particularly sensitive to the maximum value of the vegetation index.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".