Predictability of Precipitation from Continental Radar Images. Part IV: Limits to Prediction
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 Predictability of precipitation is examined from storm to synoptic scales through an experimental approach using continent-scale radar composite images. The lifetime of radar reflectivity patterns in Eulerian and Lagrangian coordinates is taken as a measure of predictability. The results are stratified according to scale, location, and time in order to determine how predictability depends on these parameters. Three companion papers give a detailed description of the methodology, and present results are obtained for 143 hours of North American warm season rainfall with emphasis on lifetime, scale dependence, optimum smoothing of forecast fields, and predictability in terms of probabilistic rainfall rates. This paper discusses the sources of forecast uncertainty and extends the analysis to a total of 1424 hours of rainfall. In a Lagrangian persistence framework the predictability problem can be separated into a component associated with growth of precipitation and a component associated with changes in the storm motion field. The role of changes in the motion field turned out to be small but not negligible. A stratification of lifetime according to location reveals the regions with high predictability and significant nonstationary storm motion. This work is of high practical significance for three reasons: First, Lagrangian persistence of radar patterns was proved to have skill for probabilistic precipitation nowcasting. The discussion of the sources of uncertainty provides a guideline for further improvements. Second, a scale- and location-dependent benchmark is obtained against which the progress of other precipitation forecasting techniques can be evaluated. And, third, the experimental approach to predictability presented in this paper is a valuable contribution to the fundamental question of predictability of precipitation.
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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 | 0,001 | 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