A comparison of statistical and dynamical downscaling methods for short‐term weather forecasts in the <scp>US N</scp>ortheast
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Weather Research and Forecasting model (WRF) was used to produce both 9 and 3 km resolution ensemble forecasts from the deterministic Global Forecast System (GFS) model for microclimatic, agricultural regions in New York State. The forecasts were then statistically post‐processed to generate probabilistic forecasts for surface temperature ( T ), specific humidity ( q ), incoming solar radiation ( SR ) and precipitation ( P ). T was post‐processed with non‐homogeneous Gaussian regression (NGR), q and SR with truncated NGR, and P with extended logistic regression. A comparison of forecast skill was conducted between these post‐processed forecasts, the raw WRF output, the GFS forecasts and forecasts from the National Weather Service's deterministic National Digital Forecast Database (NDFD). Overall, significant improvement was observed in post‐processed WRF forecasts over all other methods for all locations and variables. Furthermore, raw WRF ensembles were found to outperform deterministic NDFD, so that if observational data are unavailable for post‐processing, dynamically downscaled WRF should be selected over deterministic, human‐altered NDFD forecasts. Finally, the 9 km post‐processed WRF had the same forecast skill as the 3 km post‐processed WRF, except for precipitation, rendering the 3 km WRF unnecessary if observational data are available, saving computational cost.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle