Evaluating Weather Research and Forecasting Model in Simulating March-May Rainfall in Tanzania: Implications of Selecting Parameterization Schemes
Notice bibliographique
Résumé
The current study evaluates the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model in simulating seasonal rains of March-May (MAM) in Tanzania, based on the implication of selecting parameterization scheme combinations. The model was configured into two domains with horizontal resolutions of 36 km and 12 km and the initial and lateral boundary conditions were provided by the Climate Forecast System Version 2 at 00 UTC. However, only the inner domain of 12 km was used for analysis, which has a fine horizontal resolution that accounts for small scale features such as terrains. Twelve simulations have been performed using four Cumulus and three Microphysics schemes to determine the best scheme combination for MAM seasonal rainfall. The model outputs were compared with the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station and gauged rainfall data. The performance of the model in simulating MAM seasonal rainfall was analyzed using standard statistical measures and ranking transformation analysis. The results indicated that Grell-Freitas (GFE) and Betts-Miller-Janjic (BMJ) cumulus schemes when combined with the WRF Double Moment 6 (WDM6) class microphysics scheme performed reasonably better in simulating MAM seasonal rainfall in Tanzania. Moreover, the combination of New Tiedtke (TDK) cumulus and Kessler (KSS) microphysics was found to be the less accurate combination among all. Therefore, in improving operational seasonal prediction in Tanzania and increase the confidence of the forecast, the study recommends that GFE-WDM6 and BMJ-WDM6 scheme combinations should be used for operational forecasting of MAM seasonal rainfall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».