A deep learning approach for the identification of the synoptic-scale drivers of long-duration mixed precipitation in Montréal (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is altering the Earth’s atmospheric circulation and the dynamic drivers of extreme events. Extreme weather events pose a great potential risk to infrastructure and human security. In Montréal (Québec, Canada) long-duration mixed precipitation events (freezing rain and/or ice pellets) are high-impact cold-season hazards and an understanding of how climate change alters their occurrence is of high societal interest. Here, we introduce a two-staged deep learning approach that uses the synoptic-scale drivers of mixed precipitation to identify these extreme events in archived climate model data. The approach is destined for the application on regional climate model (RCM) data over the Montréal area. The dominant dynamic mechanism leading to mixed precipitation in Montréal is pressure-driven channeling of winds along the St. Lawrence river valley. The identification of the synoptic-scale pressure pattern related to pressure-driven channeling is a visual image classification task that is addressed with supervised machine learning. A convolutional neural network (CNN) is trained on the classification of the synoptic-scale pressure patterns by using a large training database derived from an ensemble of the Canadian Regional Climate Model version 5 (CRCM5). The CRCM5 is to our knowledge the only RCM available so far that employs the diagnostic method by Bourgouin to simulate mixed precipitation inline and thus delivers training examples and labels for this supervised classification task. The CNN correctly identifies 90 % of the Bourgouin mixed precipitation cases in the test set. The weak point of the approach is a high type I error, which is enhanced in a second stage by applying a temperature condition. The evaluation on an CRCM5 run driven by ERA-Interim reanalysis reveals a still low precision of 21 % and thus a Matthews correlation coefficient of 0.39. The deep learning approach can be applied to ensembles of regional climate models on the North America grid of the Coordinated Regional Downscaling Experiment (CORDEX-NA).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 ».