Bias Correction and Multiensemble in the NAEFS Context or How to Get a “Free Calibration” through a Multiensemble Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous studies have shown that the raw combination (i.e., the combination of the direct output model without any postprocessing procedure) of the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) and Meteorological Service of Canada (MSC) ensemble prediction systems (EPS) improves the probabilistic forecast both in terms of reliability and resolution. This combination palliates the lack of reliability of the NCEP EPS because of the too small dispersion of the predicted ensemble and the lack of probabilistic resolution of the MSC EPS. Such a multiensemble, called the North American Ensemble Forecast System (NAEFS), especially shows bias reductions and dispersion improvements that could only come from the combination of different forecast errors. It is then legitimate to wonder whether these improvements in terms of biases and dispersions, and by extension the skill improvements, are only due to the balancing between opposite model errors. In the NAEFS framework, bias corrections “on the fly,” where the bias is updated over time, are applied to the operational EPSs. Each model of the EPS components (NCEP/MSC) is individually bias corrected against its own analysis with the same process. The bias correction improves the reliability of each EPS component. It also slightly improves the accuracy of the predicted ensembles and thus the probabilistic resolution of the forecasts. Once the EPSs are combined, the improvements due to the bias correction are not so obvious, tending to show that the success of the multiensemble method does not only come from the cancellation of different biases. This study also shows that the combination of the raw EPS components (NAEFS) is generally better than either the bias corrected NCEP or MSC ensembles.
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 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».