Bias Correction in Monthly Records of Satellite Soil Moisture Using Nonuniform CDFs
المؤلفون المشاركون
Shi, Chun-Xiang
Wang, Shan
Shan, Huiling
Zhang, Chi
Wang, Yuexing
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
It is important to eliminate systematic biases in the field of soil moisture data assimilation.
One simple method for bias removal is to match cumulative distribution functions (CDFs) of modeled soil moisture data to satellite soil moisture data.
Traditional methods approximate numerical CDFs using 12 or 20 uniformly spaced samples.
In this paper, we applied the Douglas–Peucker curve approximation algorithm to approximate the CDFs and found that three nonuniformly spaced samples can achieve the same reduction in standard deviation.
Meanwhile, the matching results are always closely related to the temporal and spatial availability of soil moisture observed by automatic soil moisture station (ASM).
We also applied the new nonuniformly spaced sampling method to a shorter time series.
Instead of processing a whole year of data at once, we divided it into 12 datasets and used three nonuniformly spaced samples to approximate the model data’s CDF for each month.
The matching results demonstrate that NU-CDF3 reduced the SD, improved R, and reduced the RMSD in over 70% of the stations, when compared with U-CDF12.
Additionally, the SD and RMSD have been reduced by over 4% with R improved by more than 9%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Shan& Shan, Huiling& Zhang, Chi& Wang, Yuexing& Shi, Chun-Xiang. 2018. Bias Correction in Monthly Records of Satellite Soil Moisture Using Nonuniform CDFs. Advances in Meteorology،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118645
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Shan…[et al.]. Bias Correction in Monthly Records of Satellite Soil Moisture Using Nonuniform CDFs. Advances in Meteorology No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118645
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Shan& Shan, Huiling& Zhang, Chi& Wang, Yuexing& Shi, Chun-Xiang. Bias Correction in Monthly Records of Satellite Soil Moisture Using Nonuniform CDFs. Advances in Meteorology. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118645
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118645
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر