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• W2005064302 abstract "RÉSUMÉL'auteur passe en revue les algorithmes à fenêtre multiple de calcul de la température à la surface de la mer (TSM) pour les capteurs NOAA 7, 9 et 11. Il adopte une approche pratique en appliquant tous les algorithmes à un même ensemble de données. En effet, il illustre les limites d'utilisation d'algorithmes appliqués à des endroits différents en appliquant les algorithmes examinés à un ensemble de données NOAA recueillies par les capteurs 7, 9 et 11 en mode couverture locale, ainsi qu'à des données de terrain de la côte est du Canada. L'auteur démontre également, à l'aide de l'ensemble de données du Canada, les limites relatives à la «transférabilité» des algorithmes dérivés des données d'un satellite à d'autres données-satellites. La comparaison inter-satellites des algorithmes dérivés de modèles et des algorithmes dérivés de données a révélé que les données du capteur NOAA-11 présentaient un écart d'étalonnage d'environ 0,6°C, ce qui empêche le transfert des algorithmes antérieurs à NOAA-11 aux données NOAA-11 ou encore l'utilisation des algorithmes dérivés des données NOAA-11 avec d'autres données-satellites.Dans la documentation scientifique, la comparaison entre les algorithmes de calcul de la température à la surface de la mer s'appuie principalement sur l'erreur systématique et la moyenne quadratique calculées à l'aide d'une analyse de régression ou de l'ajustement de l'agorithme. De nouveaux algorithmes dérivés aussi bien de modèles que de données ont été élaborés pour les satellites NOAA-7, 9 et 11 à partir des données du Canada. Compte tenu de l'erreur systématique et de la moyenne quadratique, les algorithmes dérivés des données du Canada sont jugées comparables aux algorithmes globaux dérivés de NOAA et d'au moins une étude indépendante pour chaque capteur. Les limites de la méthode fondée sur l'erreur systématique et sur la moyenne quadratique pour la comparaison d'algorithmes sont explorées. Les problèmes liés aux tendances résiduelles observées dans les ensembles de données et, en particulier, au fait que ces tendances peuvent produire des erreurs systématiques régionales ou saisonnières erronées dans l'ensemble des données sont exposés. Des méthodes publiées destinées à réduire ces tendances résiduelles au minimum, tels les ajustements de régressions par pondération locale, sont présentées ainsi qu'une méthode hybride que l'auteur définit, par démonstration, comme la méthode optimale pour les eaux locales canadiennes." @default.
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