Application of Multimodel Superensemble Technique on the TIGGE Suite of Operational Models
Notice bibliographique
Résumé
One widely recognized portal which provides numerical weather prediction forecasts is “The Observing System Research and Predictability Experiment” (THORPEX) Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE), an initiative of WMO project. This data portal provides forecasts from 1 to 16 days (2 weeks in advance) for many variables such as rainfall, winds, geopotential height, temperature, and relative humidity. These weather forecasting centers have delivered near-real-time (with a delay of 48 hours) ensemble prediction system data to three TIGGE data archives since October 2006. This study is based on six years (2008–2013) of daily rainfall data by utilizing output from six centers, namely the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, the National Centre for Environmental Prediction, the Center for Weather Forecast and Climatic Studies, the China Meteorological Agency, the Canadian Meteorological Centre, and the United Kingdom Meteorological Office, and make consensus forecasts of up to 10 days lead time by utilizing the multimodal multilinear regression technique. The prediction is made over the Indian subcontinent, including the Indian Ocean. TRMM3B42 daily rainfall is used as the benchmark to construct the multimodel superensemble (SE) rainfall forecasts. Based on statistical ability ratings, the SE offers a better near-real-time forecast than any single model. On the one hand, the model from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasting and the UK Met Office does this more reliably over the Indian domain. In a case of Indian monsoon onset, 05 June 2014, SE carries the lowest RMSE of 8.5 mm and highest correlation of 0.49 among six member models. Overall, the performance of SE remains better than any individual member model from day 1 to day 10.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».