Medium-Range Quantitative Precipitation Forecasts from Canada’s New 33-km Deterministic Global Operational System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Meteorological Service of Canada (MSC) recently implemented a 33-km version of the Global Environmental Multiscale (GEM) model, with improved physics, for medium-range weather forecasts. Quantitative precipitation forecasts (QPFs) from this new system were compared with those from the previous global operational system (100-km grid size) and with those from MSC’s short-range (48 h) regional system (15-km grid size). The evaluation is based on performance measures that evaluate bias, accuracy, and the value of the QPFs. Results presented in this article consistently show, for these three aspects of the evaluation, that the new global forecast system (GLBNEW) agrees more closely with observations, relative to the performance of the previous global system (GLBOLD). The biases are noticeably smaller with GLBNEW compared with GLBOLD, which severely overpredicts (underpredicts) the frequencies and total amounts associated with weak (strong) precipitation intensities. The accuracy and value scores reveal gains of at least 12 h and even up to 72 h for medium-range QPFs (i.e., day 3 to day 5 predictions). The new global system even performs slightly better than MSC’s operational regional 15-km system for short-range QPFs. In a more absolute manner, results suggest that QPFs from the new global system may still have accuracy and value even at the medium range. This seems to be true at least for the smallest precipitation threshold, related to precipitation occurrence, for which the positive area under curves of relative economic value remains important, even for day 5 QPFs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».