Hydrometeorological Short-Range Ensemble Forecasts in Complex Terrain. Part I: Meteorological Evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper addresses the question of whether it is better to include lower-resolution members of a nested suite of numerical precipitation forecasts to increase ensemble size, or to utilize high-resolution members only to maximize forecast details in regions of complex terrain. A short-range ensemble forecast (SREF) system is formed from three models running in nested configurations at 108-, 36-, 12-, and 4-km horizontal grid spacings. The forecasts are sampled at 27 precipitation-gauge locations, representing 15 pluvial watersheds in southwestern British Columbia, Canada. This is a region of complex topography characterized by high mountains, glaciers, fjords, and land–ocean boundaries. Matching forecast–observation pairs are analyzed for two consecutive wet seasons: October 2003–March 2004 and October 2004–March 2005. The northwest coast of North America is typically subject to intense landfalling Pacific cyclones and frontal systems during these months. Using forecast analysis tools that are well designed for SREF systems, it is found that utilizing the full suite of ensemble members, including the lowest-resolution members, produced the highest quality probabilistic forecasts of precipitation. A companion paper assesses the economic value of SREF probabilistic forecasts for hydroelectric operations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle