A seasonal forecast scheme for spring dust storm predictions in Northern China
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 The theme discussed in the present study is that of spring dust storm seasonal forecasts in Northern China. A comprehensive investigation of observations collected from 65 stations in Northern China, which studied strong winds for 35 years (1971–2005) and dust storms for 48 years (1961–2008), concluded that strong winds, which are recognized as a crucially dynamic factor, have unsurprisingly proven to be strongly related to dust storm activity. Therefore, determining effective predictors for strong winds should be helpful in spring dust storm forecasts. By employing this idea, comprehensive correlation analyses among the strong winds, dust storms and other influential elements from the oceans and the atmospheric circulations can be seen. From the spatial correlation fields between prior sea surface temperatures and the strong winds, four regions with higher oceanic coefficiencies are confirmed. The method of EOF (Empirical Orthogonal Function) decomposition is adopted to extract forecast signals from prior precipitation in Northern China and sea surface temperatures of those regions. The multivariable step‐regression model is employed to select efficient predictors and the multivariable regression model is used to create forecast equations. With the cross validation approach, six series of 48 year hindcasts with six different predictor sets are conducted. Furthermore, the three‐classification forecast method is used to judge successful or failed dust storm forecasts. Together, forecast skills of probability of detection and skill score suggest that series forecasts are better than random forecasts. The best forecast skill is gained from using the predictor set selected by the multivariable step‐regression model. Copyright © 2010 Royal Meteorological Society
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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 | 0,000 | 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 découle