Assessments of multiple metocean forecasts in the North Atlantic Ocean
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
Accurate wind and wave forecasts are crucial for a variety of marine operations, including ship design, navigation safety, and engineering. This study evaluates the predictability of wind and wave conditions in the North Atlantic Ocean using both deterministic and ensemble forecast models. A dataset of 29 deep water buoys was used to validate deterministic and ensemble forecasts from the National Centres for Environmental Prediction (NCEP), the Canadian Meteorological Centre (CMC), the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), and the German Weather Service (DWD). A comparison of deterministic and ensemble forecast performance was conducted using eight statistical metrics focusing on the significant wave heights associated with 10-m wind speed. The results indicate that ensemble models exhibit higher correlation coefficients and lower scatter root mean square error especially beyond the 7th forecast day, outperforming deterministic models. The findings suggest that ensemble forecasts offer a more reliable estimation of forecast, enhancing predictability for marine operations. • Buoy data in deep waters is used to validate deterministic and ensemble forecasts. • A comparison between the performance of deterministic forecast and ensemble forecast is conducted. • The errors of significant wave heights associated with 10-m wind speed are analysed and discussed. • The results indicate that ensemble models exhibit higher correlation coefficients and lower scatter root mean square error. • Ensemble forecasts offer a more reliable estimation of forecast, enhancing predictability for marine 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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