Comparing TIGGE multimodel forecasts with reforecast‐calibrated ECMWF ensemble forecasts
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 Forecasts provided by the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) project were compared with reforecast‐calibrated ensemble predictions from the European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts (ECMWF) in extratropical regions. Considering the statistical performance of global probabilistic forecasts of 850 hPa and 2 m temperatures, a multimodel ensemble containing nine ensemble prediction systems (EPS) from the TIGGE archive did not improve on the performance of the best single‐model, the ECMWF EPS. However, a reduced multimodel system, consisting of only the four best ensemble systems, provided by Canada, the USA, the United Kingdom and ECMWF, showed an improved performance. The multimodel ensemble provides a benchmark for the single‐model systems contributing to the multimodel. However, reforecast‐calibrated ECMWF EPS forecasts were of comparable or superior quality to the multimodel predictions, when verified against two different reanalyses or observations. This improved performance was achieved by using the ECMWF reforecast dataset to correct for systematic errors and spread deficiencies. The ECMWF EPS was the main contributor for the improved performance of the multimodel ensemble; that is, if the multimodel system did not include the ECMWF contribution, it was not able to improve on the performance of the ECMWF EPS alone. These results were shown to be only marginally sensitive to the choice of verification dataset. Copyright © 2012 Royal Meteorological Society
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 découle