An Automated Synoptic Typing Procedure to Predict Freezing Rain: An Application to Ottawa, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Freezing rain is a major weather hazard that can compromise human safety, significantly disrupt transportation, and damage and disrupt built infrastructure such as telecommunication towers and electrical transmission and distribution lines. In this study, an automated synoptic typing and logistic regression analysis were applied together to predict freezing rain events. The synoptic typing was developed using principal components analysis, an average linkage clustering procedure, and discriminant function analysis to classify the weather types most likely to be associated with freezing rain events for the city of Ottawa, Ontario, Canada. Meteorological data used in the analysis included hourly surface observations from the Ottawa International Airport and six atmospheric levels of 6-hourly NCEP-NCAR upper-air reanalysis weather variables for the winter months (Nov-Apr) of 1958/59-2000/01. The data were divided into two parts: a developmental dataset (1958/59-1990/91) for construction (development) of the model and an independent or validation dataset (1991/90-2000/01) for validation of the model. The procedure was able to successfully identify weather types that were most highly correlated with freezing rain events at Ottawa.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».