Results of the Tokyo Metropolitan Area Convection Study for Extreme Weather Resilient Cities (TOMACS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Tokyo Metropolitan Area Convection Study for Extreme Weather Resilient Cities (TOMACS) began as a Japanese domestic research project in 2010 and aimed to elucidate the mechanisms behind local high-impact weather (LHIW) in urban areas, to improve forecasting techniques for LHIW, and to provide high-resolution weather information to end-users (local governments, private companies, and the general public) through social experiments. Since 2013, the project has been expanded as an international Research and Development Project (RDP) of the World Weather Research Programme (WWRP) of the World Meteorological Organization (WMO). Through this project, the following results were obtained: 1) observation data for LHIW around Tokyo were recorded using a dense network of X-band radars, a C-band polarimetric radar, a Ku-band fast-scanning radar, coherent Doppler lidars, and the Global Navigation Satellite System; 2) quantitative precipitation estimation algorithms for X-band polarimetric radars have been developed as part of an international collaboration; 3) convection initiation by the interaction of sea breezes and urban impacts on the occurrence of heavy precipitation around Tokyo were elucidated by a dense observation network, high-resolution numerical simulations, and different urban surface models; 4) an “imminent” nowcast system based on the vertically integrated liquid water derived from the X-band polarimetric radar network has been developed; 5) assimilation methods for data from advanced observation instruments such as coherent Doppler lidars and polarimetric radars were developed; and 6) public use of high-resolution radar data were promoted through the social experiments.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».