Explicit Forecasts of Hail Occurrence and Expected Hail Size Using the GEM–HAILCAST System with a Rainfall Filter
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 HAILCAST is a numerical model developed specifically to predict the size of the largest hail reaching the ground. It consists of a steady-state cloud model combined with a time-dependent hailstone growth model. The regional version of the Canadian Global Environmental Multiscale (GEM) model is used to provide prognostic model soundings that are used as input data for HAILCAST. A map of forecasted maximum hail size is thereby obtained. Because hail is typically accompanied by rain, it would be advantageous if the GEM–HAILCAST system were to predict the occurrence of hail only in those regions where the GEM model was predicting precipitation. Hence, the utility of applying a forecast rainfall mask from the GEM model to restrict hail forecasts to those areas where rainfall is forecast during a 12-h window centered on 0000 UTC was tested. The accumulated precipitation filter is objective and integrates both the thermodynamic and dynamic output from the GEM model over many time steps. To test the utility of applying the GEM forecast precipitation mask, the masking technique was applied to HAILCAST-predicted maximum hail size maps for the three Canadian prairie provinces between 1 June and 31 August 2000. Several case studies will be presented to illustrate the usefulness of adding the precipitation mask. Verification statistics confirm that applying the rainfall mask tends to slightly reduce the false alarm ratio while still identifying the majority of hail events within a special study area over southern Alberta. The performance of the precipitation masking technique was not as effective on severe hail days, especially when attempting to identify both the occurrence and location of severe hail swaths.
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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) | 0,000 | 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