Gulf of Alaska Cyclone in DaytimeMicrophysics RGB Imagery
Notice bibliographique
Résumé
The NASA Short-term Prediction Research and Transition (SPoRT) Center has provided National Weather Service (NWS) Alaska Region forecasters with the experimental Daytime Microphysics (DtMicro) red-green-blue (RGB) product to support forecasting aviation hazards (Berndt et al. 2017), which has become an integral tool in the forecast process. On 11 March 2018, a rapidly deepening cyclone entered the Gulf of Alaska and developed gale-force winds and relatively strong convection for late winter, while lowlevel clouds and fog remained in its wake. The multispectral DtMicro RGB (Rosenfeld and Lensky 1998; EUMETSAT User Service Division 2009) provided an efficient product to analyze cloud properties and surface features with improved efficiency compared to single-channel visible or infrared imagery. The DtMicro RGB and 0.64 µm visible images (Fig. 1) show a mature, occluded cyclone over the Gulf of Alaska at 2030 UTC (1230 LST). The DtMicro RGB combines visible and infrared channels related to cloud brightness, particle size, and temperature in order to analyze convective clouds and other cloud and surface features (Table 1; Lensky and Rosenfeld 2008). A limb correction and intercalibration was applied to infrared channels using the technique outlined in Elmer et al. (2016). These adjustments allow for greater consistency across the imager swath and consistency between numerous polar-orbiting satellites. The RGB clearly delineates the back-bent occlusion (dark orange to red), and dry air wrapping into the system, allowing a view of the low to mid-level clouds in the center of the image. Bright orange/yellow combinations over the Alaska panhandle and northwestern Canada are mountain-wave cirrus clouds composed of small ice particles. The magenta cloud features within the dry slot are deeper convective cells, and cyan to yellowgreen cloud features are low-level water clouds. Near Illiamna, the tan to dull green coloring indicates very low stratus and fog, which is not distinguishable from snow cover in the visible imagery.
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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) | 0,007 | 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 ».