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Enregistrement W4404762836 · doi:10.1175/bams-d-24-0046.1

Insights from Nowcasting and Mesoscale Research Working Group Projects of the World Weather Research Programme

2024· article· en· W4404762836 sur OpenAlexafffund
Paul Joe, Elizabeth E. Ebert, Junjie Wang, Yihong Duan, George A. Isaac, Yong Wang, D. B. Kiktev, Ping Wah Li, Kazuo Saito, GyuWon Lee, Valéry Masson, Barbara G. Brown, Jeanette Onvlee‐Hooimeijer, Peter Steinle, Paola Salio, Rachel I. Albrecht, J.M. Wilson, Rita D. Roberts, Juanzhen Sun, Liang Feng, Celeste Saulo, Claudia Campetella, Steve Goodman, Bill Conway, Chris Doyle, Stéphane Bélair, Jason A. Milbrandt, Sylvie Leroyer, Thibaut Montmerle, Augusto José Pereira Filho, Brian Golding, Peter T. May, Alan Seed, Daniel Michelson, Alexander Baklanov, Estelle de Coning

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensImpactBarrie Urology GroupEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésNowcastingMesoscale meteorologyMeteorologyClimatologyGeographyEnvironmental scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Insights from Forecast Demonstration Projects and Research Development Projects, training workshops, and symposia, conducted between 2000 and 2024 are summarized. The projects were organized by the Nowcasting and Mesoscale Research Working Group of the World Weather Research Programme of the World Meteorological Organization. The objective was to advance, promote, and build capacity in nowcasting and very short-range forecasting. The projects were associated with the Olympic Games, emergency management, and aviation services. They brought international experts together to work in a collaborative fashion. Extensive interaction with end users and decision-makers expanded and extended the scope of services from traditional weather hazards (heavy rain, wind, hail, lightning) to include specific user needs (e.g., visibility in complex terrain or airport runways, periods of calm winds or light rain, heat stress). Substantial progress has been made in many areas including advanced radar nowcasting algorithms, stochastic nowcasts, kilometric and hectometric numerical weather prediction models, blending of observations and models, and multimodel systems. Verification was a key and valuable component of the projects quantifying the results. Also, the types of services have expanded to include both summer and winter services, complex terrain and urban environments, air transport, air quality, hydrology, and health. Insights are presented in all aspects of nowcasting and very short-range forecasting from end-user decision-making, critical role of the forecaster, forecast systems (models, heuristics, observations), to science and knowledge gaps. Significance Statement The goal of nowcasting and very short-range forecasting is to provide predictions with lead times of 0–2 and 0–6 h, respectively, and with sufficient skill to issue reliable warnings for weather hazards. It has been an elusive goal. In the past 25 years, the scope has expanded from summer thunderstorm warnings to winter, aviation, air quality, hydrology, and health applications. Led by the World Meteorological Organization’s Nowcasting and Mesoscale Research Working Group, considerable progress has been made through leveraging international expertise, forecast and research projects at the Olympics, engagement with emergency management agencies, training workshops, and symposia. This paper summarizes and discusses the insights, lessons learned, and challenges.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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