GODAE OceanView Class 4 forecast verification framework: global ocean inter-comparison
Notice bibliographique
Résumé
As part of the work of the GODAE OceanView Inter-comparison and Validation Task Team (IV-TT), 6 global ocean forecasting systems spread across 5 operational oceanography forecast centres were inter-compared using a common set of observations as a proxy for the truth. The ‘Class 4’ in the title refers to a set of forecast verification metrics defined in the MERSEA-IP/GODAE internal metrics document (CitationHernandez 2007), the defining feature of which is that comparisons between forecasts and observations take place in observation space. This approach is seen as a departure from other diagnostic approaches such as analysing model trends or innovation statistics, and is commonly used in the atmospheric community. The physical parameters involved in the comparison are sea surface temperature (SST), sub-surface temperature, sub-surface salinity and sea level anomaly (SLA). SST was measured using in-situ observations obtained from USGODAE, sub-surface conditions were compared to Argo profiles, while sea level anomaly was measured by several satellite altimeters courtesy of AVISO. The 5 forecast centres involved in the project were Met Office, Australian Bureau of Meteorology, Mercator Océan, Environment Canada and NOAA/NWS/NCEP. Combining Met Office, Mercator Océan and Environment Canada forecasts into a mixed resolution multi-model ensemble produces estimates of the ocean state which have better accuracy and associativity properties for SST, SLA and temperature profiles than any individual ensemble component.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».