MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1987536493 · doi:10.1175/mwr3414.1

Verification of an Ensemble Prediction System against Observations

2007· article· en· W1987536493 sur OpenAlexaffabout
G. Candille, Christopher K. Cote, P. L. Houtekamer, G. Pellerin

Notice bibliographique

RevueMonthly Weather Review · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResamplingComputer scienceProbabilistic logicReliability (semiconductor)Forecast verificationAutocorrelationConfidence intervalStatisticsData miningPartition (number theory)Forecast skillMathematicsAlgorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A verification system has been developed for the ensemble prediction system (EPS) at the Canadian Meteorological Centre (CMC). This provides objective criteria for comparing two EPSs, necessary when deciding whether or not to implement a new or revised EPS. The proposed verification methodology is based on the continuous ranked probability score (CRPS), which provides an evaluation of the global skill of an EPS. Its reliability/resolution partition, proposed by Hersbach, is used to measure the two main attributes of a probabilistic system. Also, the characteristics of the reliability are obtained from the two first moments of the reduced centered random variable (RCRV), which define the bias and the dispersion of an EPS. Resampling bootstrap techniques have been applied to these scores. Confidence intervals are thus defined, expressing the uncertainty due to the finiteness of the number of realizations used to compute the scores. All verifications are performed against observations to provide more independent validations and to avoid any local systematic bias of an analysis. A revised EPS, which has been tested at the CMC in a parallel run during the autumn of 2005, is described in this paper. This EPS has been compared with the previously operational one with the verification system presented above. To illustrate the verification methodology, results are shown for the temperature at 850 hPa. The confidence intervals are computed by taking into account the spatial correlation of the data and the temporal autocorrelation of the forecast error. The revised EPS performs significantly better for all the forecast ranges, except for the resolution component of the CRPS where the improvement is no longer significant from day 7. The significant improvement of the reliability is mainly due to a better dispersion of the ensemble. Finally, the verification system correctly indicates that variations are not significant when two theoretically similar EPSs are compared.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations121
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMonthly Weather ReviewMême sujetMeteorological Phenomena and SimulationsTravaux en français237 207