Verification of High-Resolution Medium-Range Precipitation Forecasts from Global Environmental Multiscale Model over China during 2009–2013
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and timely precipitation forecasts are a key factor for improving hydrological forecasts. Therefore, it is fundamental to evaluate the skill of Numerical Weather Prediction (NWP) for precipitation forecasting. In this study, the Global Environmental Multi-scale (GEM) model, which is widely used around Canada, was chosen as the high-resolution medium-term prediction model. Based on the forecast precipitation with the resolution of 0.24° and taking regional differences into consideration, the study explored the forecasting skill of GEM in nine drought sub-regions around China. Spatially, GEM performs better in East and South China than in the inland areas. Temporally, the model is able to produce more precise precipitation during flood periods (summer and autumn) compared with the non-flood season (winter and spring). The forecasting skill variability differs with regions, lead time and season. For different precipitation categories, GEM for trace rainfall and little rainfall performs much better than moderate rainfall and above. Overall, compared with other prediction systems, GEM is applicable for the 0–96 h forecast, especially for the East and South China in flood season, but improvement for the prediction of heavy and storm rainfall and for the inland areas should be focused on as well.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».