Postprocessing Model-Predicted Rainfall Fields in the Spectral Domain Using Phase Information from Radar Observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In an attempt to combine the short-term skill of radar nowcasting and the long-term skill of numerical models, successive 15-min rainfall accumulations obtained from the U.S. national radar composites and predicted by the Weather Research and Forecasting (WRF) model are corrected by adjusting the phases of Fourier components in the spectral domain while keeping the amplitudes invariant. The phase information is first obtained by decomposing the radar and model fields into Fourier space. Then, to correct the model outputs, a new set of Fourier components is constructed using the phases from the radar image and amplitudes from the model image. The corrected model image can be obtained by inverse transformation of the new set of Fourier components. Scales of wavelengths starting from 50 to 500 km are playing a crucial role in correcting the positional and intensity errors of continental-scale precipitating systems predicted by the WRF model, while scales greater than 500 km are contributing very little, which is negligible. The model errors are characterized in terms of phase and power. Compared to power/amplitude correction, phase correction plays a major role in eliminating the positional and intensity errors. Scales that are responsible for the errors or not predicted by the model have a decorrelation time of about 2 h in both the zonal and meridional directions. The higher critical success index (CSI) and smaller RMS error values of the radar-extrapolated and phase-corrected fields compared with the WRF model–predicted fields indicate that the extrapolated phase information can be used to correct the model outputs up to a lead time of about 4 h.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».