Improving Radar Echo Lagrangian Extrapolation Nowcasting by Blending Numerical Model Wind Information: Statistical Performance of 16 Typhoon Cases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Severe weather nowcasting is a crucial mission of atmospheric science for the betterment of society to save life, limb, and property. In this study, composite radar data from the Central Weather Bureau of 16 typhoons are collected to examine the statistical performance of the McGill Algorithm for Precipitation nowcasting using Lagrangian Extrapolation (MAPLE) over Taiwan, an extrapolation algorithm that predicts future precipitation based on current radar echoes. In addition, instead of mixing the precipitation between radar extrapolation and numerical model forecast as in previous studies, a blending system is formed by synthesizing the wind information from model forecast with the echo extrapolation motion field via a variational algorithm to improve the nowcasting system. The statistical results of the radar echo extrapolation for 16 typhoon cases show that while the quantitative precipitation nowcasting skill can persist for up to 2 h, significant distortion for the rotational system is found after 2 h. On the other hand, the blending system helps to capture and maintain the rotation of typhoon rainband structures. The blending system extends the nowcasting skill by 1 h to a total of 3 h. Furthermore, the blending scheme performs especially well after the typhoon makes landfall in Taiwan. For disaster prevention and mitigation, this blending nowcasting technique may provide effective weather information immediately.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».