Evaluating U.S. East Coast Winter Storms in a Multimodel Ensemble Using EOF and Clustering Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Empirical orthogonal function (EOF) and fuzzy clustering tools were applied to generate and validate scenarios in operational ensemble prediction systems (EPSs) for U.S. East Coast winter storms. The National Centers for Environmental Prediction (NCEP), European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), and Canadian Meteorological Centre (CMC) EPSs were validated in their ability to capture the analysis scenarios for historical East Coast cyclone cases at lead times of 1–9 days. The ECMWF ensemble has the best performance for the medium- to extended-range forecasts. During this time frame, NCEP and CMC did not perform as well, but a combination of the two models helps reduce the missing rate and alleviates the underdispersion. All ensembles are underdispersed at all ranges, with combined ensembles being less underdispersed than the individual EPSs. The number of outside-of-envelope cases increases with lead time. For a majority of the cases beyond the short range, the verifying analysis does not lie within the ensemble mean group of the multimodel ensemble or within the same direction indicated by any of the individual model means, suggesting that all possible scenarios need to be taken into account. Using the EOF patterns to validate the cyclone properties, the NCEP model tends to show less intensity and displacement biases during 1–3-day lead time, while the ECMWF model has the smallest biases during 4–6 days. Nevertheless, the ECMWF forecast position tends to be biased toward the southwest of the other two models and the analysis.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».