Evaluation of the performance characteristics of the North American Lightning Detection Network based on extensive CN Tower lightning data
Notice bibliographique
Résumé
The North American Lightning Detection Network (NALDN) has been providing lightning data since 1998. Important applications, such as detection of lightning-caused forest fires, power line fault locations and aviation safety procedures, have triggered a number of hardware and software upgrades for improving the network performance characteristics, including its detection efficiency and location accuracy. The NALDN performance characteristics are here evaluated based on the lightning currents measured at the CN Tower during three major storms (2005, 2011 and 2014). Each of these three storms followed one of the network’s substantial upgrades that took place in 2003-2004, 2010-2011 and 2013-2014. The major contribution of this extensive investigation is the determination of the network’s performance characteristics following each of the three major upgrades, which is expected to lead to additional upgrades. Since 1990, the lightning current derivatives of return strokes have been measured at the CN Tower. Its 553-m height has allowed the recording of the current derivative signals of many hundreds of return strokes. Also, imaging systems have been used to record trajectories of flashes to the tower. The evaluated performance characteristics of the network include return-stroke detection efficiency, location accuracy, and return-stroke polarity and peak current estimation. The 2013 NALDN deployment of LS7002 digital sensors with enhanced embedded software has substantially improved the sensitivity of the sensors leading to a greater return-stroke detection efficiency. Furthermore, the 2014 total lightning processor (TLP100) –designed with new algorithm - provides smaller time-of-arrival errors, leading to better location accuracy. Based on the 2014 storm evaluation, the numbers and polarities of NALDN-detected return strokes were perfectly matched with those recorded at the tower. Furthermore, based on the 2014 storm evaluation, the NALDN is found, as expected, to overestimate the current peak measured at the tower by a factor of 3.89, which is due to the field enhancement effect resulting from the high-speed of propagation of the current within the tall tower. The presented analysis shows that the latest NALDN upgrades (2013-2014), following the 2003-2004 and 2010-2011 upgrades, have substantially improved the NALDN performance characteristics, especially in terms of stroke-detection efficiency and location accuracy. Keywords: Tall-structure lightning; lightning detection; detection efficiency; location accuracy; peak current estimation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».