Verified combination of numerical weather- and avalanche-prediction models at Kootenay Pass, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The combination of numerical weather prediction (NWP) and snow avalanche forecasting has been performed using the output of two weather models run at the University of British Columbia, Canada, and a local numerical avalanche-forecasting model developed for Kootenay Pass (McClung and Tweedy, 1994). The main motivations for this work are. (1) to extend the lead time of avalanche forecasts by using NWP forecasts of meteorological variables as input to statistical avalanche-threat models (instead of the traditional method of using current/past observed meteorological variables as input); and (2) to create another tool to help avalanche forecasters in their daily decision-making by making true forecasts instead of “nowcasts”. Therefore, verified weather-forecast model output was used as input for the local avalanche-forecasting model at Kootenay Pass. The resulting 24 hour avalanche forecast was compared to observed avalanche occurrences and to the 12 hour avalanche forecast with current weather observations. As a result, the avalanche-model output for the test runs with numerically predicted weather data is comparable in accuracy to the runs with observed weather data. The results also suggest that avalanches may be predicted statistically for 24 hours into the future when high-resolution NWP is used as input, weather- and avalanche-forecast errors taken into account during operational use.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».