Benefits of a multimodel ensemble for hub‐height wind prediction in mountainous terrain
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 While numerical weather prediction models can be used to estimate future wind power, no single model is perfect. A better approach is to run many models (an ensemble) and use the average to estimate future wind speeds. The goal of this manuscript is to demonstrate the benefits of using a multimodel ensemble to predict wind speeds at wind‐turbine hub heights. We do this for a 1‐year period at 4 wind farms in mountainous terrain. The ensemble‐mean forecast has higher accuracy than the climatology forecast until a forecast horizon of 6.5 days. The ensemble‐mean forecast has higher correlation to the observations than the climatology forecast has to the observations through the 7‐day forecast horizon tested. Use of the ensemble‐mean forecast results in at least a 1‐ to 2‐day skill advantage (increase in time that a forecast remains more skilled than climatology) over use of a single, deterministic ensemble member for both forecast accuracy and correlation. For probabilistic forecasts, use of the multimodel ensemble mean is most beneficial to improvements in probabilistic sharpness (narrowing of uncertainty). A comparison of Weather Research and Forecasting model forecasts initialized by the National Centers for Environmental Prediction Global Forecast System and North American Mesoscale models, the Canadian Meteorological Centre Global Deterministic Prediction System, and Fleet Numerical Meteorology and Oceanography Center Navy Global Environmental Model showed that the Canadian Meteorological Centre Global Deterministic Prediction System provided the best initial conditions for the locations tested.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle