Downscaling atmospheric patterns to multi-site precipitation amounts in southern Scandinavia
Notice bibliographique
Résumé
A non-homogeneous hidden Markov model (NHMM) is applied for downscaling atmospheric synoptic patterns to winter multi-site daily precipitation amounts. The implemented NHMM assumes precipitation to be conditional on a hidden weather state that follows a Markov chain, whose transition probabilities depend on current atmospheric information. The gridded atmospheric fields are summarized through the singular value decomposition (SVD) technique. SVD is applied to geopotential height and relative humidity at several pressure levels, to identify their principal spatial patterns co-varying with precipitation. We assume the common hidden weather state process to completely account for the temporal structure of precipitation. Given the current weather state, the multivariate probability distribution of precipitation occurrences is approximated using a Chow–Liu tree dependence structure, involving products of bivariate distributions. Conditional on the weather state, precipitation amounts are modelled separately at each gauge as independent gamma-distributed random variables. This modelling approach is applied to 51 precipitation gauges in Denmark and southern Sweden for the period 1981–2003. The downscaling model produces robust predictions of data statistics, such as expected precipitation amounts and spell duration distributions. Moreover, the model-defined weather states show a satisfactory degree of physical consistency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».