The Impact of Incorporating the Air–Lake Interaction on Quantitative Precipitation Forecasts over Southern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A short-range regional, two-way coupled atmosphere–ocean–ice model has been recently developed in an attempt to improve, among other things, quantitative precipitation forecasts (QPFs) over southern Ontario, Canada, by incorporating air–lake interaction over the Great Lakes region. Here, we attempt to 1) assess the impact of the air–lake coupling on daily QPFs, as verified against the Canadian Precipitation Analysis and independent observations, over southern Ontario during the period of June 2016–May 2017; and 2) diagnose major physical processes governing the QPF differences between the coupled and uncoupled models by relating precipitation to those processes at the air–water interface and above. Results indicate that the coupled model tends to reduce the area-averaged and monthly averaged daily QPF biases and standard deviations in 5 months of October, November, and December 2016, and April and May 2017, but increase and deteriorate precipitation biases during the summer months. Most of the deteriorations occur during the daytime, while improvements are observed during the nighttime (in 7 of 12 months). During the daytime, slight improvements appear in 2 months. A further diagnosis indicates that the daily QPF differences between the two models are highly correlated with the differences of their sensible and latent heat fluxes. The maximum (minimum) difference of sensible (latent) heat flux in August 2016 (December 2016) is in phase with the maximum (minimum) difference of the two-model daily QPFs. The daily QPF differences in the other months are also controlled by the differences of vertically integrated water vapor flux convergence, and surface temperature.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».