論文の概要: An operational framework to automatically evaluate the quality of
weather observations from third-party stations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01998v1
- Date: Mon, 5 Dec 2022 03:14:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 18:44:16.650097
- Title: An operational framework to automatically evaluate the quality of
weather observations from third-party stations
- Title（参考訳）: 第三者局からの気象観測の質を自動評価するための運用枠組み
- Authors: Quanxi Shao, Ming Li, Joel Janek Dabrowski, Shuvo Bakar, Ashfaqur
Rahman, Andrea Powell and Brent Henderson
- Abstract要約: 本稿では,AI/Stats/MLモデルに基づく,シンプルでスケーラブルで解釈可能なフレームワークを提案する。
このフレームワークは、個々のデータを公式ソースから分離したモデルを構築し、個々のモデルを融合させることで最終的な評価を提供する。
提案するフレームワークの性能は, 合成データを用いて評価し, TPAWSネットワークに応用して実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9098122164420985
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With increasing number of crowdsourced private automatic weather stations
(called TPAWS) established to fill the gap of official network and obtain local
weather information for various purposes, the data quality is a major concern
in promoting their usage. Proper quality control and assessment are necessary
to reach mutual agreement on the TPAWS observations. To derive near real-time
assessment for operational system, we propose a simple, scalable and
interpretable framework based on AI/Stats/ML models. The framework constructs
separate models for individual data from official sources and then provides the
final assessment by fusing the individual models. The performance of our
proposed framework is evaluated by synthetic data and demonstrated by applying
it to a re-al TPAWS network.
- Abstract（参考訳）: 官報ネットワークのギャップを埋め、各地の気象情報を取得するため、クラウドソーシングによる民間自動気象観測所(tpaws)の設置が増えているため、その利用促進にはデータ品質が大きな関心事となっている。
TPAWS観測において相互に合意に達するためには,適切な品質管理と評価が必要である。
そこで我々は,AI/Stats/MLモデルに基づくシンプルな,スケーラブルで解釈可能なフレームワークを提案する。
このフレームワークは、個々のデータを公式ソースから分離したモデルを構築し、個々のモデルを融合して最終的な評価を提供する。
提案するフレームワークの性能は, 合成データを用いて評価し, TPAWSネットワークに応用して実証した。
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