A Probabilistic Rain Diagnostic Model Based on Cyclone Statistical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Data from a dense network of 69 daily precipitation gauges over the island of Crete and cyclone climatological analysis over middle-eastern Mediterranean are combined in a statistical approach to develop a rain diagnostic model. Regarding the dataset, 0.5 × 0.5, 33-year (1979–2011) European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) reanalysis (ERA-Interim) is used. The cyclone tracks and their characteristics are identified with the aid of Melbourne University algorithm (MS scheme). The region of interest is divided into a grid mesh and for each grid the probability of rain occurrence from passing cyclones is estimated. Such probability maps are estimated for three rain intensity categories. The probability maps are evaluated for random partitions of the data as well as for selected rain periods. Cyclones passing south of Italy are found to have greater probability of producing light rain events in Crete in contrast to medium and heavy rain events which are mostly triggered by cyclones of southern trajectories. The performance of the probability maps is very satisfactory, recognizing the majority of “affecting” cyclones and rejecting most cyclones that do not trigger rain events. Statistical measures of sensitivity and specificity range between 0.5 and 0.8 resulting in effective forecasting potential.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».