Ship‐icing prediction methods applied in operational weather forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Sea‐spray wetting of ships operating in cold environments imposes a great safety risk, due to icing. For this reason, marine‐icing warnings have been a part of operational weather forecasting for the last five decades, yet verification of such warnings has only been done sparingly. This article evaluates different ship‐icing methods applied in operational weather forecasting. The methods are tested against a unique dataset from a single ship type from Arctic–Norwegian waters and two screened datasets from several ship types from Alaska and the east coast of Canada. Missing and uncertain parameters in the latter datasets are supplemented by reanalysis data from different sources. Continuous icing‐rate verification and sensitivity tests are presented for the physical icing models alongside categorical icing‐rate verification, which is applied in order also to evaluate icing nomograms, which are still used by several forecasting agencies. Furthermore, a newly proposed definition of the boundaries between icing‐rate severity categories is applied in the categorical verification procedure. The overall best verification scores for continuous and categorical icing rates are obtained by the Marine Icing model for the Norwegian COast Guard (MINCOG) and a physically based Overland model, updated from its initial version with more realistic heat transfer. Finally, sensitivity tests highlight that very low air and sea‐surface temperatures rarely occur over sea areas together with high waves, due to fetch limitations, even for strong winds. For this reason, models and nomograms that do not treat wind speed and wave height separately will provide inaccurate predictions of the icing rate in such areas. Consequently, it is preferable that methods applied in operational weather forecasting are replaced with methods capable of taking this effect into account.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».