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Enregistrement W2147183395 · doi:10.1175/2009waf2222138.1

Explicit Forecasts of Hail Occurrence and Expected Hail Size Using the GEM–HAILCAST System with a Rainfall Filter

2009· article· en· W2147183395 sur OpenAlexaffabout
Julian Brimelow, Gerhard W. Reuter

Notice bibliographique

RevueWeather and Forecasting · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationQuantitative precipitation forecastEnvironmental scienceMeteorologyMasking (illustration)ClimatologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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