Nowcasting Challenges during the Beijing Olympics: Successes, Failures, and Implications for Future Nowcasting Systems
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Beijing 2008 Forecast Demonstration Project (B08FDP) included a variety of nowcasting systems from China, Australia, Canada, and the United States. A goal of the B08FDP was to demonstrate state-of-the-art nowcasting systems within a mutual operational setting. The nowcasting systems were a mix of radar echo extrapolation methods, numerical models, techniques that blended numerical model and extrapolation methods, and systems incorporating forecaster input. This paper focuses on the skill of the nowcasting systems to forecast convective storms that threatened or affected the Summer Olympic Games held in Beijing, China. The topography surrounding Beijing provided unique challenges in that it often enhanced the degree and extent of storm initiation, growth, and dissipation, which took place over short time and space scales. The skill levels of the numerical techniques were inconsistent from hour to hour and day to day and it was speculated that without assimilation of real-time radar reflectivity and Doppler velocity fields to support model initialization, particularly for weakly forced convective events, it would be very difficult for models to provide accurate forecasts on the nowcasting time and space scales. Automated blending techniques tended to be no more skillful than extrapolation since they depended heavily on the models to provide storm initiation, growth, and dissipation. However, even with the cited limitations among individual nowcasting systems, the Chinese Olympic forecasters considered the B08FDP human consensus forecasts to be useful. Key to the success of the human forecasts was the development of nowcasting rules predicated on the character of Beijing convective weather realized over the previous two summers. Based on the B08FDP experience, the status of nowcasting convective storms and future directions are presented.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle