Development and evaluation of an operational SDS forecasting system for East Asia: CUACE/DUST
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. CUACE/Dust, an operational sand and dust storm (SDS) forecasting system for East Asia, was developed at CMA (China Meteorological Administration) by integrating a meso-scale dust aerosol model with a 3DVar data assimilation system that uses both surface network observation data and dust intensity data retrieved from the Chinese Geostationary Satellite FY-2C. For spring 2006, CUACE/Dust successfully forecasted most of the 31 SDS episodes in East Asia. A detailed comparison of the modeling predictions for the 8–12 March episode with surface network observations and lidar measurements revealed a robust forecasting ability of the system. The time series of the forecasted dust concentrations for a number of representative stations for the whole spring 2006 were also evaluated against surface PM10 monitoring data, showing a very good agreement in terms of the SDS timing and magnitudes near source regions where dust aerosols dominate. For the entire domain forecasts in spring 2006 (1 March–31 May), a TS (thread score) system evaluated the performance of the system against all available observations and rendered an averaged TS value of 0.31 for 24 h forecasts, 0.23 for 48 h and 0.21 for 72 h forecasts.
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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 | 0,002 |
| 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 ».