Environment Canada's Experimental Numerical Weather Prediction Systems for the Vancouver 2010 Winter Olympic and Paralympic Games
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».