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Enregistrement W2049785357 · doi:10.1175/2010bams2913.1

Environment Canada's Experimental Numerical Weather Prediction Systems for the Vancouver 2010 Winter Olympic and Paralympic Games

2010· article· en· W2049785357 sur OpenAlexaffabout
Jocelyn Mailhot, Stéphane Bélair, Martin Charron, Chris Doyle, Paul Joe, Maria Abrahamowicz, Natacha B. Bernier, B. Denis, Amin Erfani, R. Frenette, André Giguère, George A. Isaac, Neil McLennan, Ron McTaggart‐Cowan, Jason A. Milbrandt, Linying Tong

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumerical weather predictionMeteorologyGridTerrainWeather Research and Forecasting ModelEnvironmental scienceForcing (mathematics)VisibilityNorth American Mesoscale ModelPrecipitationSurface weather observationWeather forecastingSnowGlobal Forecast SystemClimatologyGeographyGeologyCartographyGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2010 Winter Olympic and Paralympic Games took place in Vancouver, British Columbia, Canada, on 12–28 February and 12–21 March 2010, respectively. Weather forecasting presents specific challenges at the various Olympic venues, which are located in complex coastal terrain and are often characterized by tricky weather conditions, such as high winds, low visibility, and rapidly varying precipitation types and intensity. In addition to its current operational products, and in order to provide the best possible guidance and support to the Olympic Forecast Team, Environment Canada has developed several experimental numerical weather prediction systems for the games. These include 1) a regional ensemble prediction system (REPS), 2) high-resolution numerical modeling (down to 1-km horizontal grid spacing), and 3) surface modeling at the microscales (100-m grid spacing). The REPS is based on the limited-area version of the Global Environmental Multiscale model (GEM-LAM), with 20 members at 33-km horizontal grid spacing. The high-resolution models include 2.5- and 1-km grid-spacing configurations of the GEM-LAM, with improved cloud microphysics, geophysical fields, and radiation and cloud–radiation interactions. Finally, two innovative approaches are used to adapt and refine forecasts locally and to better predict surface characteristics, such as snow conditions and near-surface air temperatures. A microscale 2D surface system covers the Olympic venues with forcing from the operational regional and global models. Based on a similar strategy, a single-point model uses surface observations as forcing. The configurations of these experimental numerical weather prediction systems are described, together with some examples and verification results from the winters of 2008 and 2009 using the enhanced mesoscale observing network recently set up for the Olympics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations49
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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