Verification of Extratropical Cyclones within the NCEP Operational Models. Part II: The Short-Range Ensemble Forecast System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper verifies the strengths and positions of extratropical cyclones around North America and the adjacent oceans within the Short Range Ensemble Forecast (SREF) system at the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) during the 2004–07 cool seasons (October–March). The SREF mean for cyclone position and central pressure has a smaller error than the various subgroups within SREF and the operational North American Mesoscale (NAM) model in many regions on average, but not the operational Global Forecast System (GFS) for many forecast times. Inclusion of six additional Weather Research and Forecasting (WRF) model members into SREF during the 2006–07 cool season did not improve the SREF mean predictions. The SREF has slightly more probabilistic skill over the eastern United States and western Atlantic than the western portions of the domain for cyclone central pressure. The SREF also has slightly greater probabilistic skill than the combined GFS and NAM for central pressure, which is significant at the 90% level for many regions and thresholds. The SREF probabilities are fairly reliable, although the SREF is overconfident at higher probabilities in all regions. The inclusion of WRF did not improve the SREF probabilistic skill. Over the eastern Pacific, eastern Canada, and western Atlantic, the SREF is overdispersed on average, especially early in the forecast, while across the central and eastern United States the SREF is underdispersed later in the forecast. There are relatively large biases in cyclone central pressure within each SREF subgroup. As a result, the best-member diagrams reveal that the SREF members are not equally accurate for the cyclone central pressure and displacement. Two cases are presented to illustrate examples of SREF developing large errors early in the forecast for cyclones over the eastern United States.
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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 | 0,001 | 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 découle