Snowfall rate estimation using C‐band polarimetric radars
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 (ρhv) could be sensitive to the size ranges of different snow habits. Also, higher differential reflectivity (Zdr) 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(ZeH) and SWE(ZeH, ZDR) algorithms (ZeH and ZDR 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(ZeH) 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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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».