Three years of monitoring severe hailswaths across Canada using radar
Notice bibliographique
Résumé
One of the primary goals of the Northern Hail Project (NHP) is to generate the first detailed hail climatology for Canada. To do this, we are adopting several independent approaches. One of these is the use of the Maximum Expected Size of Hail (MESH) from radar data. Most of the 33 new S-band dual-polarization radars have been operational since early 2022. Using these radar data allowed us to identify hailstorms at high-spatial temporal resolution wherever we have radar data. In this research, we focused on manually identifying (and digitizing) severe hailswaths using the MESH data from 2022 through 2024. A severe MESH hailswath is one that has a continuous 40 km long or greater track of 10 mm pixels, and must include at least 2 adjacent pixels of 30 mm or greater. A total of almost 2,000 severe hailswaths have been identified by radar to date. Although the regional year-to-year variability is significant, our analysis has identified the Canadian Prairies and far western Ontario as hot spots for long-lived, severe hailstorms. Some of the severe hailswaths in the dataset are impressive, extending over 500 km and lasting up to 6 hours. The widest hailswath in our MESH dataset is approximately 50 km across. Even though most of the MESH hailswaths in our database have occurred near or just to the north of the Canadian/U.S border, some hailswaths have occurred at the edge of our available radar network range, with the most northern MESH hailswath terminating at a latitude of 58.0 degrees north in Saskatchewan. Moving forward, we will continue to monitor severe hailswaths using a semi-automated algorithm that draws on machine vision and machine learning techniques and will be trained on the existing dataset. In 2022, we used the MESH product produced by the National Oceanic and Atmospheric Administration-Multi-Radar Multi-Sensor (NOAA-MRMS) and switched to the Environment and Climate Change Canada (ECCC) MESH product in 2023 and 2024. Although the products from the two groups are generally in good agreement, we noted that there are notable differences in the MESH values at times. Reasons for these discrepancies are being investigated using ground reference data collected by the NHP.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».