Multimodel Prediction of Monsoon Rain Using Dynamical Model Selection
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, dynamical-model-selection-based multimodel ensemble (DMS-MME) technique is developed for skill improvement of monsoon rain prediction in the medium range (i.e., 24-120 h ahead). The data set consists of 24-120 h daily precipitation forecasts from five state-of-the-art global circulation models (GCMs), i.e., European Centre for Medium Range Weather Forecasts (Europe), National Center for Environmental Prediction (USA), China Meteorological Administration (China), Canadian Meteorological Centre (Canada) and U.K. Meteorological Office (U.K.). The DMS-MME forecasts are constructed during the monsoon months (JJAS) for the years 2008-13 over the Indian mainland. For the training and verification purposes, India Meteorological Department rainfall is used. The forecast skill of the DMS-MME model has been compared with the performance of individual models and regression-based MME model. Further, to remove the nonnormality of rainfall distribution, square-root and logarithmic transfer functions are used for normalizing the precipitation data. The impact of these transfer functions on the forecast skill of the DMS-MME model has been assessed. The forecast skill of the proposed model is evaluated using the standard statistical measures. DMS-MME forecasts carries higher skill in terms of verification scores compared with the MME forecasts up to 120 h. It has been found that using the DMS-MME approach with a square-root transfer function (SDMS-MME) gives the best results. SDMS-MME outperforms the operational models and the regression-based MME at all forecast steps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».