Data assimilation of forecasted errors in hydrodynamic models using inter‐model correlations
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
Abstract Data‐assimilation techniques of the Kalman filter type are considered to be the state‐of‐the‐art approach for combining data information and deterministic numerical models with the objective of operational forecasting. This paper introduces, as an alternative, a faster and simpler data‐assimilation technique that exploits inter‐model correlations to distribute predicted errors. This scheme is performed in two steps: (i) prediction of the deterministic model errors at observation points using so‐called local linear models and (ii) distribution of the forecasted errors over the computational domain employing a scheme based on deterministic inter‐model correlations which describe the spatial nature of error structure. The method's advantage is that systematic error can be predicted by the error correction scheme, while the dynamics remain described by the deterministic model, which also establishes a basis for the spatial error distribution scheme. This relatively simple approach is inspired by original Kalman filter techniques but distinguishes error prediction and distribution in two different stages, hence allowing for data‐driven error forecasting and off‐line correction. In order to test the scheme's performance, a deterministic model of an artificial bay was constructed and run. The system was driven by specific forcing conditions and characterized by physical parameters that, in subsequent simulations, were deliberately manipulated to introduce errors into the model and test the scheme's capability. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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