Performance of the Precipitation Occurrence Sensor System as a Precipitation Gauge
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Precipitation Occurrence Sensor System (POSS) is a small X-band Doppler radar originally developed by the Meteorological Service of Canada for reporting the occurrence, type, and intensity of precipitation from Automated Weather Observing Stations. This study evaluates POSS as a gauge for measuring amounts of both liquid and solid precipitation. Different precipitation rate estimation algorithms are described. The effect of different solid precipitation types on the Doppler velocity spectrum is discussed. Lacking any accepted reference for high temporal resolution rates, the POSS precipitation rate measurements are integrated over time periods ranging from 6 h to one day and validated against international and Canadian reference gauges. Data from a wide range of sites across Canada and for periods of several years are used. The statistical performance of POSS is described in terms of the distribution of ratios of POSS to reference gauge amounts (catch ratios). In liquid precipitation the median of the catch ratio distribution is 82% and the interquartile range was between −12% and 19% about the median. In solid precipitation the median is 90% and the interquartile range is between −17% and 24% about the median. The underestimation in both liquid and solid precipitation is shown to be a function of precipitation rate and phase. The effects of radome wetting, raindrop splashing, wind, and the radar “brightband” effect on the estimation of precipitation rates are discussed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».