The Extreme Precipitation Forecast Table: improving situational awareness when heavy rain is a threat
Notice bibliographique
Résumé
A collaborative team of Science and Operations Officers from the National Weather Service (NWS) Weather Forecast Offices (WFOs), hydrologists from the Lower Mississippi River Forecast Center (LMRFC), and management from the Weather Prediction Center (WPC) worked together to develop and transition a tool into NWS operations called the Extreme Precipitation Forecast Table (EPFT). The EPFT was designed to help NWS forecasters improve their situational awareness (SA) when heavy rainfall threatens their county warning area. The EPFT compares Quantitative Precipitation Forecasts (QPF) to Average Recurrence Intervals (ARIs) from the NOAA Atlas-14 to alert forecasters to the potential for climatologically significant and extreme rainfall. A counterpart to the EPFT, called the Extreme Precipitation Assessment Table (EPAT), compares observed precipitation (i.e., Quantitative Precipitation Estimates [QPE]) to inform forecasters as to the climatological significance of impactful rain events. This paper presents cases demonstrating the usefulness of the EPFT and EPAT in helping forecasters improve their SA in real-time operational settings when heavy rain was a threat.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».