Not all speeds are created equal: investigating the predictability of statistically downscaled historical land surface winds over central Canada.
Notice bibliographique
Résumé
A statistical downscaling approach based on multiple linear-regression is used to \ninvestigate the predictability of land surface winds over the Canadian prairies and Ontario. \nThis study's model downscales mid-tropospheric predictors (wind components \nand speed, temperature, and geopotential height) from reanalysis products to predict \nhistorical wind observations at thirty-one airport-based weather surface stations in \nCanada. The model's performance is assessed as a function of: season; geographic \nlocation; averaging timescale of the wind statistics; and wind regime, as defined by \nhow variable the vector wind is relative to its mean amplitude. \nDespite large differences in predictability characteristics between sites, several \nsystematic results are observed. Consistent with recent studies, a strong anisotropy \nof predictability for vector quantities is observed, while some components are generally \nwell predicted, others have no predictability. The predictability of mean quantities is \ngreater on shorter averaging timescales. In general, the predictability of the surface \nwind speeds over the Canadian prairies and Ontario is poor; as is the predictability \nof sub-averaging timescale variability. \nThese results and the relative predictability of vector and scalar wind quantities \nare interpreted with theoretically- and empirically-derived wind speed sensitivities to \nthe resolved and unresolved variability in the vector winds. At most sites, and on longer averaging timescales, the scalar wind quantities are found to be highly sensitive \nto unresolved variability in the vector winds. These results demonstrate limitations to \nthe statistical downscaling of wind speed and suggest that deterministic models which \nresolve the short-timescale variability may be necessary for successful predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».