Simulating Nature’s randomness with CoSMoS - A Versatile Stochastic Modeling Framework for Hydrometeorological Phenomena
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Notice bibliographique
Résumé
Nature depends on the inherent unpredictability of randomness, a significant force influencing hydrometeorological processes. While physics provides sophisticated models, understanding the variability within randomness is crucial for evaluating environmental risks. Despite the availability of numerous stochastic models tailored to specific statistical properties, identifying essential features for accurate simulations across time, space, and scales remains a challenge. This presentation outlines the progress in CoSMoS, a user-friendly stochastic modeling framework that advances from basic scenarios to complex multisite and space-time simulations. The underlying philosophy of this framework is to faithfully replicate the probabilities describing the occurrences of magnitudes and correlations in space and time. CoSMoS excels in generating time series for various hydroclimatic variables and simulating intricate space-time phenomena, as demonstrated by its effectiveness in replicating storms, cyclones, and air mass collisions. This showcases its versatility in capturing complex behaviors across different scales.ReferencesPapalexiou, S. M., Serinaldi, F., & Clark, M. P. (2023). Large-Domain Multisite Precipitation Generation: Operational Blueprint and Demonstration for 1,000 Sites. Water Resources Research, 59(3), e2022WR034094. https://doi.org/10.1029/2022WR034094 Papalexiou, S. M. (2022). Rainfall Generation Revisited: Introducing CoSMoS-2s and Advancing Copula-Based Intermittent Time Series Modeling. Water Resources Research, 58(6), e2021WR031641. https://doi.org/10.1029/2021WR031641 Papalexiou, S. M., Serinaldi, F., & Porcu, E. (2021). Advancing Space-Time Simulation of Random Fields: From Storms to Cyclones and Beyond. Water Resources Research, 57(8), e2020WR029466. https://doi.org/10.1029/2020WR029466 Papalexiou, S. M., & Serinaldi, F. (2020). Random Fields Simplified: Preserving Marginal Distributions, Correlations, and Intermittency, With Applications From Rainfall to Humidity. Water Resources Research, 56(2), e2019WR026331. https://doi.org/10.1029/2019WR026331 Papalexiou, S. M. (2018). Unified theory for stochastic modelling of hydroclimatic processes: Preserving marginal distributions, correlation structures, and intermittency. Advances in Water Resources, 115, 234–252. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2018.02.013 Papalexiou, S. M., Markonis, Y., Lombardo, F., AghaKouchak, A., & Foufoula‐Georgiou, E. (2018). Precise Temporal Disaggregation Preserving Marginals and Correlations (DiPMaC) for Stationary and Nonstationary Processes. Water Resources Research, 54(10), 7435–7458. https://doi.org/10.1029/2018WR022726
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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