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Enregistrement W2067831568 · doi:10.1175/jamc-d-12-0284.1

Forecasting of Surface Winds over Eastern Canada Using the Canadian Offline Land Surface Modeling System

2014· article· en· W2067831568 sur OpenAlexaffabout
Lily Ioannidou, Wei Yu, Stéphane Bélair

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Meteorology and Climatology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceOrographyMeteorologyDownscalingTerrainWind speedNumerical weather predictionDecoupling (probability)ClimatologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The capability of the Canadian land surface external modeling system known as the Global Environmental Multiscale Surface (GEM-SURF) system with respect to surface wind predictions is evaluated. Based on the Interactions between Soil, Biosphere, and Atmosphere (ISBA) land surface scheme, and an exponential power law adjusted to the local stability conditions for the prediction of surface winds, the system allows decoupling of surface processes from those of the free atmosphere and enables high resolutions at the surface as dictated by the small-scale heterogeneities of the surface boundary. The simulations are driven by downscaled forecasts from the Regional Deterministic Prediction System, the 15-km Canadian regional operational modeling system. High-resolution, satellite-derived datasets of orography, vegetation, and soil cover are used to depict the surface boundary. The integration domains cover Canada’s eastern provinces at resolutions ranging from that of the driving model to resolutions similar to those of the geophysical datasets. The GEM-SURF predictions outperform those of the driving operational model. Reduction of the standard error and improvement of the model skill is seen as resolution increases, for all wind speeds. Further, the bias error is reduced in association with a rise in the corresponding value of the roughness length. For all examined resolutions GEM-SURF’s predictions are shown to be superior to those obtained through a simple statistical downscaling. In the prospect of the future development of a multicomponent system that provides wind forecasts at levels of wind energy generation, GEM-SURF’s potential for improved scores at the surface and its limited requirements in computer resources make it a suitable surface component of such a system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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