Snowfall rate estimation using C‐band polarimetric radars
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Radar quantitative precipitation estimation plays an important role in weather forecasting, nowcasting and hydrological models. This study evaluates the Sekhon and Srivastava (1970) snow water equivalent ( SWE ) algorithm currently implemented by the Canadian Radar Network of Environment and Climate Change Canada, suggests an improved algorithm and also evaluates the ability of polarimetric radars in estimating SWE . The radar data were collected from the dual polarimetric King City radar ( CWKR ) near Toronto, Ontario, and the Doppler Holyrood radar ( CWTP ) in Newfoundland. SWE data were collected at Oakville, Ontario, at Pearson International Airport ( CYYZ ), Toronto, Ontario, and at Mount Pearl, Newfoundland. The ground observations show that the polarimetric variables could be used to infer a few of the microphysical processes during snowfall. It is suggested that the co‐polar correlation co‐efficient ( ρ hv ) could be sensitive to the size ranges of different snow habits. Also, higher differential reflectivity ( Z dr ) values were measured with large aggregates. The results show a severe underestimation of SWE rates by the Sekhon and Srivastava algorithm. One hour accumulations from each site were used to develop SWE ( Z eH ) and SWE ( Z eH , Z DR ) algorithms ( Z eH and Z DR are the reflectivity factor and differential reflectivity, respectively). Similarly, algorithms were developed using SWE at 10 min intervals from CYYZ and Mount Pearl but these algorithms appeared to overestimate SWE . The hourly SWE accumulations from the three sites were combined to produce an additional SWE ( Z eH ) algorithm which showed better statistical results. A modest difference was found between the conventional and polarimetric algorithms for estimating snowfall amounts ( SWE ).
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle