A performance analysis of the North American Lightning Detection Network using CN Tower lightning data
Notice bibliographique
Résumé
The North American Lightning Detection Network (NALDN) is a commercial lightning detection network operated by Vaisala Inc., and is composed of the U.S. National Lightning Detection Network (NLDN) and the Environment Canada owned Canadian Lightning Detection Network (CLDN). The CN Tower is one of the best sites in the world to observe the lightning phenomenon and provides an excellent opportunity to evaluate the performance of the NALDN in the Toronto area. Using CN Tower lightning data acquired during 2005, the performance characteristics of the NALDN were thoroughly evaluated, including the flash detection efficiency (DE), stroke DE, absolute location error, peak current estimation and location accuracy model (50%, 90% and 99% error ellipses) error. Although a similar test was performed using rocket-triggered lightning in Florida at Camp Blanding, this test evaluated a completely different region of the NALDN. Moreover, rocket-triggered lightning artificially initiates a lightning discharge, whereas lightning events to the CN Tower occur naturally and are similar to discharges that occur to tall structures or objects at high altitude or mountainous areas. Excluding two flashes understood to be composed of M-components, the NALDN detected 7 out of 7 flashes recorded at the CN Tower, resulting in a 100% flash DE. Furthermore, the NALDN detected 22 out of 39 strokes recorded at the CN Tower, resulting in a stroke DE of 56%. Relative to the CN Tower, the NALDN was found to have a median absolute location error of 0.356 km and a mean error of 0.390 km for the 22 strokes it detected. It was also demonstrated that the NALDN stroke location error seems to have a large bias towards the north of the CN Tower and a slight bias towards the east, with 19 of the 22 strokes predicted north-east of the CN Tower. The 50%, 90% and 99% error ellipses provided by the NALDN were also evaluated. It was found that 73% (16 out of the 22) detected strokes were enclosed by the 50% error ellipse, 91% (20 out of the 22) detected strokes were enclosed by the 90% error ellipse and 95% (21 out of the 22) detected strokes were enclosed by the 99% error ellipse. The minimum value for the 50% error ellipse axes is set at 0.4 km by Vaisala, and 21 out of the 22 detected strokes had a semi-major axis length of 0.4 km, suggesting that the median location error for CN Tower strokes is 0.4 or less. The 0.356 km median location error obtained for the 22 detected strokes appears to support this.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».