Numerical Prediction of the Migrating Diurnal Tide Total Variability in the Mesosphere and Lower Thermosphere
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a forecast model for the total variability of DW1 and study its prediction accuracy against the actual variability from the extended Canadian Middle Atmospheric Model (eCMAM) simulations and Sounding of the Atmosphere using Broadband Emission Radiometry (SABER) observations in the mesosphere and lower thermosphere region. To account for the long‐term variability (periods >30 days), we fit the data with a multi‐linear regression model that contains the solar cycle, El Niño Southern Oscillation, quasi‐biennial oscillation, and the seasonal harmonics at 12, 6, 4, and 3 months. The fitting coefficients/amplitudes from each deterministic variability are examined between the eCMAM and SABER. To predict the short‐term tidal variability, we adopted an auto‐regression (AR) model from Vitharana et al. (2019, https://doi.org/10.1029/2019JD030573 ). The forecast model is a combination of the multi‐linear regression model and the AR model. The forecast model can predict the total tidal variability of DW1 with high accuracy. The prediction accuracy (correlation coefficient) ranges between 0.81 and 0.98 (average 0.93) for eCMAM and 0.76 and 0.92 (average 0.82) for SABER. The prediction accuracy for the short‐term tidal variability is very high for both eCMAM and SABER and shows little variation with correlation coefficients at ∼0.95. The prediction accuracy for the total tidal variability follows that for the long‐term tidal variability. The discrepancy between the forecast model and the actual total tidal variability is mainly because the forecast model cannot capture all the long‐term tidal variability (periods >30 days). Besides the well‐known periods for long‐term variability, the other periods change on a year‐to‐year basis.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».