Overview of Korea Precipitation Observation Program(KPOP) in the Seoul Metropolitan Area
Notice bibliographique
Résumé
The Seoul metropolitan area is a residential area with a population of over 20 million and Korea’s major industrial facilities are closely located, so when hazardous weather events such as heavy rain and snow occur in this area, the social and economic damage is very significant. The region's localized heavy rainfall is challenging to observe and predict due to heterogeneity in surface conditions and the complexity of the terrain. This study introduces the Korea Meteorological Administration's (KMA) efforts in constructing an intensive observation network and utilizing the data to analyze rainfall mechanisms, and improve the accuracy of numerical weather models..Since 2021, the KMA has conducted annual intensive observations during the summer in the Seoul metropolitan area. In 2023, international collaborative intensive observations were conducted in partnership with USA, Canada, Spain, and Korean universities, utilizing radar, storm trackers, and other tools. Furthermore, the National Institute of Meteorological Sciences (NIMS) established a supersite near Incheon International Airport, equipped with X and C-band radars, wind profiler, wind lidar, and rain gauges to collect real-time observation data and support operational forecasting.Summer heavy rainfall in the Korean Peninsula is related to low-level jets. For instance, during heavy rainfall in July 2024 in the Seoul metropolitan area, wind lidar observations near Incheon International Airport showed that low-level jets extended vertically and contributed to the development of heavy rainfall through moisture fluxes. Additionally, to analyze the impact of intensive observation data on improving the accuracy of heavy rainfall predictions, the WRF mesoscale numerical model was used for simulations and analysis. The observation data collected by KMA's intensive observation network is shared and served through the KPOP-MS web page system. Detailed results on the observation network, heavy rainfall case studies, and numerical simulations will be presented at the conference.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».