The redevelopment of a weather‐type classification scheme for North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Synoptic weather‐typing, or the classification of weather conditions into categories, is a useful tool for climate impact applications. Numerous procedures have been developed to accomplish this goal. Before the advent of high‐speed computers, manual methods were most common; more recently, more automated methods have come into wide use. Both types of classification have shortcomings; manual methods are time consuming and difficult to reproduce, whereas automated methods may not produce easily interpretable results. Several recent methods have incorporated the advantages of both methodologies into a hybrid scheme. This paper describes the redevelopment of one such hybrid scheme, the Spatial Synoptic Classification (SSC). The SSC, originally developed in the mid‐1990s, classifies each day at a location into one of six weather types, or a transition. It has been utilized for several applications, from climate trends to human health. Despite its utility, it has several shortcomings, most notably a lower‐than‐desired match percentage among adjacent stations and a framework that only allows for classification during winter and summer. The new SSC (SSC2) has been altered in several important ways. The most notable changes involve the procedure for selecting seed days, days that typify a particular weather type at a particular location. With the new procedures, the SSC can now produce weather‐type classifications year‐round, instead of only winter and summer. The spatial cohesiveness among stations has also been improved. The SSC has been expanded to include Canada, Alaska, and Hawaii in addition to the lower 48 US states. SSC calendars are now available for 327 stations with a mean length of 44.6 years, and are updated daily on a website. This paper also presents an important application of the redesigned SSC. It has been used in several heat‐stress warning systems worldwide. The synoptic approach is considered to be superior to a traditional apparent temperature approach, as it considers more parameters in its holistic assessment. At each location, one or two of the weather types is associated with mortality levels significantly above the mean. Copyright © 2002 Royal Meteorological Society
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».