Night Icing Potential Demonstration Project
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a very cost-effective approach for the preparation of thermal fingerprints and the forecasting of potential night icing situations. A Nova Scotia Transportation and Public Works (NS TPW), Canada, patrol vehicle equipped with an infrared (IR) sensor and an automatic vehicle location (AVL) service was used to perform IR data runs along a section of Highway 104 in Pictou County, Nova Scotia. The signal from the IR sensor was fed directly into the AVL unit, which relayed the positional, timing, and temperature information directly to the AVL provider, Grey Island. AMEC meteorologists coordinated the IR runs with NS TPW staff and extracted the Grey Island AVL data daily for analysis against the weather from the previous night. The data were mathematically filtered, aligned, and averaged. Thermal fingerprints for three weather types (extreme, intermediate, and damped) were produced in a geographic information system (GIS) format. The thermal fingerprints for Highway 104 were then associated with the two roadway weather information systems along the route. The route was divided into equal segments, and the coldest temperature deviation from the mean along each segment was assigned to the entire segment. Forecasts of pavement temperature and air dew point were used with the fingerprint corresponding to the coming nights prevailing forecast weather to determine the earliest time at which frost could form for each road segment. The resulting GIS map with color-coded road segments and time stamps of the potential onset of icing provides an effective new road maintenance operations planning tool. A GIS-based format for thermal fingerprints and forecast presentation will be presented. The logic and steps in the production of this innovative night icing potential chart product will be presented and its limitations described.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».