Utilizing Normalized Anomalies to Assess Synoptic-Scale Weather Events in the Western United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Synoptic-scale weather events over the western United States are objectively ranked based on their associated tropospheric anomalies. Data from the NCEP 6-h reanalysis fields from 1948 to 2006 are compared to a 30-yr (1971–2000) reanalysis climatology. The relative rarity of an event is measured by the number of standard deviations that the 1000–200-hPa height, temperature, wind, and moisture fields depart from climatology. The top 20 synoptic-scale events were identified over the western United States, adjacent eastern Pacific Ocean, Mexico, and Canada. Events that composed the top 20 tended to be very anomalous in several, if not all four, of the atmospheric variables. The events included the northern Intermountain West region heavy rainfall and Yellowstone tornado of mid-July 1987 (ranked 5th), the Montana floods of September 1986 (ranked 4th), and the historic 1962 “Columbus Day” windstorm in the Pacific Northwest (ranked 10th). In addition, the top 10 most anomalous events were identified for each month and for each of the variables investigated revealing additional significant weather events. Finally, anomaly return periods were computed for each variable at a variety of levels. To place a given anomaly in perspective for a specific level or element, forecasters need information on the frequency with which that anomaly is observed. These return periods can be utilized by forecasters to compare forecast anomalies to the actual occurrence of similar anomalies for the element and level of interest to gauge the potential significance of the event. It is believed that this approach may allow forecasters to better understand the historical significance of an event and provide additional information to the user community.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».