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Enregistrement W2047340247 · doi:10.1002/met.3

Comparison of VAAC atmospheric dispersion models using the 1 November 2004 Grimsvötn eruption

2007· article· en· W2047340247 sur OpenAlexaffabout
Claire Witham, Matthew Hort, Rodney Potts, R. Servranckx, Philippe Husson, François Bonnardot

Notice bibliographique

RevueMeteorological Applications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMet Office
Mots-clésVolcanic ashVolcanoEnvironmental scienceMeteorologyDispersion (optics)Atmospheric sciencesAtmospheric dispersion modelingTephraVulcanian eruptionNumerical weather predictionClimatologyGeologyGeographyAir pollutionSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The robustness of the Numerical Atmospheric‐dispersion Modelling Environment (NAME) for forecasting the dispersion of volcanic ash clouds is investigated by comparing the output from different Volcanic Ash Advisory Centre (VAAC) models initialised using the parameters for the 2004 Grimsvötn, Iceland, volcanic eruption. London, Darwin, Washington, Montreal and Toulouse VAAC dispersion models are all run operationally as if responding to the eruption. Comparison of the model set‐ups reveals differing approaches between the VAACs for model averaging times, ash release rates, and thresholds for defining the ash cloud, amongst others. The importance of these factors is considered in detail. Despite using different weather conditions and having different structures, the models all demonstrate strong similarities for forecasting regional ash cloud transport. The dispersal of volcanic ash is simulated over Scandinavia and as far as Eastern Europe in all cases. Greater variations are seen between the forecast ash concentrations for different aircraft flight levels. The model forecasts are highly dependent on the amount of eruption information available at the time. Copyright © 2007 Royal Meteorological Society

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations111
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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