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Enregistrement W4400391545 · doi:10.1016/j.jhydrol.2024.131611

Spatial and conventional verifications of hurricanes Dorian and Fiona using the Canadian precipitation analysis & integrated multi-satellite retrievals for GPM products

2024· article· en· W4400391545 sur OpenAlexaffabout
Alaba Boluwade, Aitazaz A. Farooque

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceSatelliteMeteorologyClimatologyRemote sensingGeologyGeographyEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• CaPA and GPM (IMERG-E, IMERG-L & IMERG-F) in climatic extremes. • CaPA outperformed all the IMERG products in monitoring Hurricane Dorian & Fiona. • The IMERG-E has broader potential as additional data in CaPA assimilation. Reanalysis and satellite-based rainfall packages are useful for monitoring hydroclimatic extremes. These advanced tools can be used as an early-warning system for decision-making during extreme events. Hurricane Dorian and Fiona impacted the North Atlantic from September 6–9, 2019 and September 22–25, 2022, respectively. This study evaluated the Canadian Precipitation Analysis (CaPA) in conjunction with integrated multi-satellite retrievals for the Global Precipitation Measurement Mission (GPM) in capturing these events at Early, Late and Final run stages (IMERG-E, IMERG-L & IMERG-F, respectively). Statistical verification was conducted through continuous, categorical and spatial methods to answer multiple research questions. The results show that CaPA outperformed all the IMERG products across various intensities throughout the duration of the extremes compared to station observations; therefore, CaPA can be a proxy for gauged observations. When CaPA was used as the reference for spatial verification, IMERG products correctly captured the spatial evolution of the hurricane from day to day, indicating they are reliable for hydroclimatic extreme applications. In addition, there are no striking statistical differences between the IMERG products despite the fact that IMERG-E and IMERG-L had no adjustment or gauge observation. In general, this study shows that IMERG-E has many potential applications such as CaPA assimilation, a hazard early warning system, and hurricane tracking and prediction. Further, including IMERG-E into CaPA will leverage its high resolution and latency. This study will benefit those involved in hydroclimatic studies and decision-making in the North Atlantic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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