Optimize Short-Term Rainfall Forecast with Combination of Ensemble Precipitation Nowcasts by Lagrangian Extrapolation
Notice bibliographique
Résumé
The rainfall forecasts currently available in Korea are not sufficiently accurate to be directly applied to the flash flood warning system or urban flood warning system. As the lead time increases, the quality becomes even lower. In order to overcome this problem, this study proposes an ensemble forecasting method. The proposed method considers all available rainfall forecasts as ensemble members at the target time. The ensemble members are combined based on the weighted average method, where the weights are determined by applying the two conditions of the unbiasedness and minimum error variance. The proposed method is tested with McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation (MAPLE) rainfall forecasts for four storm events that occurred during the summers of 2016 and 2017 in Korea. In Korea, rainfall forecasts are generated every 10 min up to six hours, i.e., there are always a total of 36 sets of rainfall forecasts. As a result, it is found that just six ensemble members is sufficient to make the ensemble forecast. Considering additional ensemble members beyond six does not significantly improve the quality of the ensemble forecast. The quality of the ensemble forecast is also found to be better than that of the single forecast, and the weighted average method is found to be better than the simple arithmetic average method.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».