The stevens flood advisory system: operational H3E flood forecasts for the greater New York / New Jersey Metropolitan Region
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the automation, website interface, and verification of the Stevens Flood Advisory System (SFAS, http://stevens.edu/SFAS). The fully-automated, ensemble-based flood advisory system dynamically integrates real-time observations and river and coastal flood models forced by an ensemble of meteorological models at various scales to produce and serve street scale flood forecasts over urban terrain. SFAS is applied to the Greater NY/NJ Metropolitan region, and is used routinely by multiple forecast offices and departments within the US National Weather Service (NWS), regional and municipal Offices of Emergency Management, as well as the general public. Every six hours, the underlying H 3 E (Hydrologic-Hydraulic-Hydrodynamic Ensemble) modelling framework, prepares, runs, data-assimilates, and integrates results from 375 dynamic model simulations to produce actionable, probabilistic ensemble forecasts of upland and coastal (storm surge) flooding conditions with an 81-h forecast horizon. Meteorological forcing to the H 3 E models is provided by 125 weather model ensemble members as well as deterministic weather models from major weather agencies (NCEP, ECMWF, CMC) and academia. The state-of-the-art SFAS, a replacement of the well-known, but deterministic, Storm Surge Warning System (SSWS) that was highlighted during Hurricanes Irene and Sandy and more recently extratropical cyclone Jonas, has been operational since the end of 2015.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».