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Enregistrement W2618606504

An introduction to NCEP SREF aviation project

2004· article· en· W2618606504 sur OpenAlexaboutno aff
Binbin Zhou, Jun Du, Jeff McQueen, Geoff DiMego, Geoffrey S. Manikin, Brad S. Ferrier, Zoltán Tóth, Henry Juang, Mary Hart, Jongil Han

Notice bibliographique

Revue11th Conference on Aviation, Range, and Aerospace and the 22nd Conference on Severe Local Storms · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorth American Mesoscale ModelGlobal Forecast SystemMeteorologyMesoscale meteorologyWeather forecastingConsensus forecastEnvironmental scienceEnsemble forecastingNumerical weather predictionForecast skillClimatologyRange (aeronautics)Probabilistic logicComputer scienceGeographyMathematicsEconometricsEngineeringGeologyAerospace engineeringArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NCEP’s Short Range (1-3-day) Ensemble Forecast (SREF) system provides mesoscale probabilistic forecast information, and has undergone several stages of development at the NCEP Environmental Modeling Center (EMC) since 1996 (Tracton et al 1998, Du and Tracton 2001, Du et al 2004). It has been well understood that the forecast skill of deterministic, computer-generated weather forecasts is limited by the chaotic processes in the atmosphere which bring either errors in the initial/boundary conditions or uncertainties in the model (Lorenz 1963). Generally, a single deterministic model will produce one possible solution to a weather system but may miss the actual situation. One approach called an Ensemble Forecast (EF) was proposed to try to capture a range of possible solutions and take into account the uncertainties in both the initial/boundary conditions and the models (Epstein 1969, Leith 1974, Palmer et al 1990). Since then, ensemble forecasts were launched and achieved significant progress at several weather centers in the world (NCEP, European Centre for Medium Range Weather Forecasts, US Navy, Japan Meteorological Agency, Canadian Meteorological Centre, etc). NCEP EMC is one of the pioneers in researching and developing EF systems, either on the global scale or mesoscale. The history of the NCEP Ensemble Prediction System (EPS) can be traced back to the early 1990s, when NCEP introduced and then implemented operationally its medium range global EPS (Tracton and Kalnay 1993, Toth and Kalnay, 1993, 1997). Motivated by the success of its global EPS, NCEP initiated the ensemble forecasting system for short range applications, using the Eta and the Regional Spectral Model (RSM) in the middle of 90s (Brooks, et al 1995, Tracton et al 1998). The Short Range Ensemble Forecast (SREF) system has undergone testing and forecast evaluation, and has shown promise in improving forecast skill for short-range forecasts (Hamill et al 1997, Du et al 1997, Stensrud, et al 2003). The SREF system was implemented operationally by NCEP in 2001, and is still being improved (Du and Tracton 2001, Du, et al 2004). In 2002, under FAA sponsorship, NCEP began its SREF Aviation Project in an effort to bring ensemble techniques to aviation forecasting by further postprocessing SREF generated output to create aviation-based forecast products for icing, turbulence and visibility, etc. This work is also applicable to the NCEP Aviation Weather Center (AWC) and NOAA Aviation Service Branch missions. This paper will present an overview of the SREF aviation project, including its configuration, post processing procedure, and product generation. Some concepts of verification and evaluation for the ensemble forecast are briefly discussed. Finally, the future plans for the SREF aviation project are presented.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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