The ultimate meteorological question from observational astronomers: how good is the cloud cover forecast?
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the capability of numerical cloud forecasting as a meteorological reference for astronomical observations, we compare the cloud forecast from the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Global Forecast System (GFS) model for total, layer and convective cloud with normalized satellite observations from the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) for the period of 2005 July–2008 June. In general, the model forecast is consistent with the ISCCP observations. For total cloud cover, our result shows the goodness of the GFS model forecast, with a mean error within ±15 per cent in most areas. The global mean probability of <30 per cent forecast error (polar regions excluded) declines from 73 per cent to 58 per cent throughout the 180-h forecast period and is more skilled than the ISCCP-based climatology forecast up to τ ∼ 120 h. Comparison using layer clouds reveals a distinct negative regional tendency for low cloud forecast and a questionable positive global tendency for high cloud forecast. Fractional and binary comparisons are performed on the convective cloud forecast and it is revealed that the GFS model can identify less than half of such cloud. In short, our result suggests that the GFS model can provide satisfactory worldwide total cloud forecasts up to a week ahead for observation-scheduling purposes, but layer and convective cloud forecasts are less reliable than the total cloud forecast.
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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 | 0,005 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».