Radar Refractivity Retrieval: Validation and Application to Short-Term Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study will validate the S-band dual-polarization Doppler radar (S-Pol) radar refractivity retrieval using measurements from the International H2O Project conducted in the southern Great Plains in May–June 2002. The range of refractivity measurements during this project extended out to 40–60 km from the radar. Comparisons between the radar refractivity field and fixed and mobile mesonet refractivity values within the S-Pol refractivity domain show a strong correlation. Comparisons between the radar refractivity field and low-flying aircraft also show high correlations. Thus, the radar refractivity retrieval provides a good representation of low-level atmospheric refractivity. Numerous instruments that profile the temperature and moisture are also compared with the refractivity field. Radiosonde measurements, Atmospheric Emitted Radiance Interferometers, and a vertical-pointing Raman lidar show good agreement, especially at low levels. Under most daytime summertime conditions, radar refractivity measurements are representative of an ∼250-m-deep layer. Analyses are also performed on the utility of refractivity for short-term forecasting applications. It is found that the refractivity field may detect low-level boundaries prior to the more traditional radar reflectivity and Doppler velocity fields showing their existence. Data from two days on which convection initiated within S-Pol refractivity range suggest that the refractivity field may exhibit some potential utility in forecasting convection initiation. This study suggests that unprecedented advances in mapping near-surface water vapor and subsequent improvements in predicting convective storms could result from implementing the radar refractivity retrieval on the national network of operational radars.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».