A Kalman-filter bias correction method applied to deterministic, ensemble averaged and probabilistic forecasts of surface ozone
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Kalman filtering (KF) is used to estimate systematic errors in surface ozone forecasts. The KF updates its estimate of future ozone-concentration bias using past forecasts and observations. The optimum filter parameter is estimated via sensitivity analysis. KF performance is tested for deterministic, ensemble-averaged and probabilistic forecasts. Eight simulations were run for 56 d during summer 2004 over northeastern USA and southern Canada, with 358 ozone surface stations.KF improves forecasts of ozone-concentration magnitude (measured by root mean square error) and the ability to predict rare events (measured by the critical success index), for deterministic and ensemble-averaged forecasts. It improves the 24-h maximum ozone-concentration prediction (measured by the unpaired peak prediction accuracy), and improves the linear dependency and timing of forecasted and observed ozone concentration peaks (measured by a lead/lag correlation). KF also improves the predictive skill of probabilistic forecasts of concentration greater than thresholds of 10–50 ppbv, but degrades it for thresholds of 70–90 ppbv. KF reduces probabilistic forecast bias. The combination of KF and ensemble averaging presents a significant improvement for real-time ozone forecasting because KF reduces systematic errors while ensemble-averaging reduces random errors. When combined, they produce the best overall ozone forecast.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 découle