Probabilistic Parameterizations of Visibility Using Observations of Rain Precipitation Rate, Relative Humidity, and Visibility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study analyzes the occurrence of the visibility (Vis) versus precipitation rates (PR) for rain and versus relative humidity (RH) from surface observations that were collected during the Fog Remote Sensing and Modeling (FRAM) field project, which was conducted near Toronto, Ontario, Canada, during the winter of 2005/06 and in Lunenburg, Nova Scotia, during the summers of 2006 and 2007. The main observations used in the analysis were PR and Vis for rain episodes from the Vaisala, Inc., FD12P present-weather sensor and RH and temperature from the Campbell Scientific Instruments, Inc., HMP45 sensor. The PR is compared with those from a total precipitation sensor to check the accuracy of the FD12P measurements. Vis parameterizations related to precipitation type have been previously studied by many other researchers and showed large variability in Vis (up to 1 order of magnitude) for a fixed PR. The results from the work presented here suggest that 1) significant differences exist among the various parameterizations of Vis (deterministic approach) and 2) statistical relationships obtained using fits applied to percentiles (probabilistic approach) can be a feasible alternative for model applications. Comparisons of previous parameterizations with the new Vis relationships suggest that simulated Vis values based on probabilistic approaches could be used in extreme-weather applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».