The Statistical Predictability of Surface Winds over Western and Central Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multivariate linear regression is used to downscale reanalysis-based midtropospheric predictors (wind components and speed, temperature, and geopotential height) to historical wind observations at 44 surface weather stations during the four calendar seasons. The model performance is assessed as a function of statistical feature of the wind, averaging time scale of the wind statistics, and wind regime (as defined by how variable the vector wind is relative to its mean amplitude). Despite large differences in predictability characteristics between sites, several systematic results are observed: consistent with recent studies, a strong anisotropy of predictability for vector quantities is often observed, although no obvious relation is found between large-scale topographic features and the anisotropy orientation or magnitude. The predictability of time-averaged quantities increases with decreasing averaging time scale. In general, the predictability of mean vector wind components is superior to that of mean wind speeds or subaveraging time scale vector wind variability. These results are interpreted through empirically and theoretically based analyses of the sensitivity of mean wind speed to changes in the vector wind statistics. On longer averaging time scales, the statistical features of the wind speed are found to be highly sensitive to subaveraging time-scale vector wind variability, which is poorly predicted. On shorter averaging time scales, the mean wind speed is found to be highly sensitive to the magnitude of the mean vector wind, a quantity whose predictability can be much lower than the individual mean vector wind components. These results demonstrate limitations to the statistical downscaling of wind speed and suggest that deterministic models that resolve the short-time-scale variability may be necessary for successful predictions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».