海洋数据质量控制
项目描述
CoTeDe是一个开源的Python包，用于质量监控（QC）海洋数据，如温度和盐度。它旨在服务于个别科学家以及大型数据中心上的实时操作。为了实现这一点，CoTeDe具有高度的定制性，用户可以完全控制组成所需测试集，包括每个测试的具体参数，或从预设的QC流程列表中进行选择。
我相信我们可以通过更灵活的分类技术，包括机器学习，做得比我们过去做得更好。我的目标是最大限度地减少手动专家QC的负担，提高海洋数据QC流程的一致性、性能和可靠性，特别是对于实时操作。
CoTeDe是从2006年开始的几代质量控制系统的结果，最初用于TSG的实时QC，后来扩展到其他平台，包括CTD、XBT、滑翔机和其他设备。
为什么选择CoTeDe
CoTeDe包含几个QC流程，可以以不同的方式轻松组合
根据GTSPP、EGOOS、XBT、Argo或QARTOD的建议预设标准测试；
自定义测试集，包括用户定义的阈值；
两种不同的模糊逻辑方法：Timms 等人于 2011 年和 Morello 等人于 2014 年提出，以及使用中位线进行常规去模糊化；
基于异常检测的一种新方法，由 Castelao 在 2021 年描述（自 2014 年以来可用 http://arxiv.org/abs/1503.02714）。
每个测量平台都是一个不同的领域，拥有自己的流程、元数据和有意义的可视化。因此，CoTeDe 专注于提供具有这些流程的稳健框架，并让每个应用程序和用户决定如何进行质量控制。例如，pySeabird 包是另一个理解 CTD 并将 CoTeDe 作为插件进行质量控制的应用程序。
文档
详细文档可在 http://cotede.readthedocs.org 查找，而包含示例的笔记本集合可在 http://nbviewer.ipython.org/github/castelao/CoTeDe/tree/master/docs/notebooks/ 查找。
引用
如果您在您的作品/包中使用 CoTeDe 或复制其部分，请考虑包括此引用
Castelão, G. P. (2020)。海洋数据质量控制框架。开源软件杂志，5(48)，2063，https://doi.org/10.21105/joss.02063
@article{Castelao2020,
doi = {10.21105/joss.02063},
url = {https://doi.org/10.21105/joss.02063},
year = {2020},
publisher = {The Open Journal},
volume = {5},
number = {48},
pages = {2063},
author = {Guilherme P. Castelao},
title = {A Framework to Quality Control Oceanographic Data},
journal = {Journal of Open Source Software}
}
对于在 CoTeDe 中实现的具体异常检测技术，请包括以下引用
Castelão, G. P. (2021)。海洋数据质量控制的一种机器学习方法。计算机与地球科学，https://doi.org/10.1016/j.cageo.2021.104803
@article{Castelao2021,
doi = {10.1016/j.cageo.2021.104803},
url = {https://doi.org/10.1016/j.cageo.2021.104803},
year = {2021},
publisher = {Elsevier},
author = {Guilherme P. Castelao},
title = {A Machine Learning Approach to Quality Control Oceanographic Data},
journal = {Computers and Geosciences}
}
如果您关注可重复性，请在本页顶部提供 Zenodo 提供的 DOI，它与特定的发布（版本）相关联。
下载文件
下载适用于您的平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解有关 安装包 的更多信息。
源代码发行版
构建发行版
cotede-0.23.9.tar.gz 的散列
| 算法 | 散列摘要 | |
|---|---|---|
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|
| BLAKE2b-256 | e8956029f5a77efd514a2a77476cefac78ce13b46251fcc51ecc72ecbbd50b1b |
cotede-0.23.9-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 散列摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | e224cafbecd31d481e1192c05a47aec9d51c472736f7a71289c8457407367a5f |
|
| MD5 | fcfd021da048ab761ce72cdbaf6e01bf |
|
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