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Enregistrement W2017401787 · doi:10.1111/j.1600-0870.2011.00512.x

Verification and intercomparison of mesoscale ensemble prediction systems in the Beijing 2008 Olympics Research and Development Project

2011· article· en· W2017401787 sur OpenAlexaff
Masaru Kunii, Kazuo Saito, Hiromu Seko, Masahiro Hara, Tabito Hara, Munehiko Yamaguchi, Jiandong Gong, Martin Charron, Jun Du, Yong Wang, Dehui Chen

Notice bibliographique

RevueTellus A Dynamic Meteorology and Oceanography · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeijingMesoscale meteorologyForecast verificationEnsemble averageMeteorologyComputer scienceEnvironmental scienceEnsemble forecastingRange (aeronautics)Quantitative precipitation forecastPerturbation (astronomy)Forecast skillClimatologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the period around the Beijing 2008 Olympic Games, the Beijing 2008 Olympics Research and Development Project (B08RDP) was conducted as part of the World Weather Research Program short-range weather forecasting research project. Mesoscale ensemble prediction (MEP) experiments were carried out by six organizations in nearreal time, in order to share their experiences in the development of MEP systems. The purpose of this study is to objectively verify these experiments and to clarify the problems associated with the current MEP systems through the same experiences.Verification was performed using the MEP outputs interpolated into a common verification domain with a horizontal resolution of 15 km. For all systems, the ensemble spreads grew as the forecast time increased, and the ensemble mean improved the forecast errors compared with individual control forecasts in the verification against the analysis fields. However, each system exhibited individual characteristics according to the MEP method.Some participants used physical perturbation methods. The significance of these methods was confirmed by the verification. However, the mean error (ME) of the ensemble forecast in some systems was worse than that of the individual control forecast. This result suggests that it is necessary to pay careful attention to physical perturbations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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