Statistical Modeling of Tidal Weather in the Mesosphere and Lower Thermosphere
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study the statistical properties of tidal weather (variability period <30 days) of DW1 amplitude using the extended Canadian Middle Atmospheric Model (eCMAM) and Sounding of the Atmosphere using Broadband Emission Radiometry (SABER). A hierarchy of statistical models, for example, the autoregressive (AR), vector AR, and parsimonious vector AR models, are built to predict tidal weather. The quasi 23‐day oscillation found in the tidal weather is a key parameter in the statistical models. Comparing to the more complex vector AR and parsimonious vector AR models, which consider the spatial correlations of tidal weather, the simplest AR model can predict one‐day tidal weather with an accuracy of 89% (R2: correlation coefficient squared). In the AR model, 23 coefficients at each latitude and height are obtained from seven years of eCMAM data. Tidal weather is predicted via a linear combination of 23 days of tidal weather data prior to the prediction day. Different sensitivity tests are performed to prove the robustness of these coefficients. These coefficients obtained from eCMAM are in very good agreement with those from SABER. SABER tidal weather is predicted with an accuracy of 86% and 87% at one day by the AR models with coefficients from eCMAM and SABER, respectively. The five‐day forecast accuracy is between 60 and 65%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».