Operational implementation and evaluation of a blowing snow scheme for avalanche hazard forecasting
Notice bibliographique
Résumé
In alpine terrain, blowing snow events strongly affect the local evolution of the avalanche danger and must be taken into account by avalanche hazard forecasters. This study presents the implementation and the evaluation of the blowing snow scheme Sytron into the operational chain for avalanche hazard forecasting (named S2M) used in the main French mountain ranges. S2M-Sytron provides information on blowing snow occurrence and intensity per 300-m elevation bands and aspects for several regions of the French mountains. The wind forcing is provided by the meteorological analysis system SAFRAN. S2M-Sytron was evaluated for winter 2015/16 at 11 automatic stations measuring wind speed and blowing snow fluxes in the French Alps. The system detects 55% of blowing snow days with less than 10% of false alarms. S2M-Sytron captures the occurrence of blowing snow events with and without concurrent snowfall. Improvements are obtained when considering an updated parameterization for the properties of falling snow which reduces the threshold velocity for freshly fallen snow. Using observed wind speed instead of SAFRAN wind speed to drive Sytron shows further improvements at stations where SAFRAN wind speed differs from the observations due to local topographic features. Overall, S2M-Sytron provides a regional blowing snow assessment but cannot fully reproduce the local intensity of blowing snow events.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».