An Intercomparison of the Sparv Windsond S1H2 and Vaisala RS41-SGP in Severe Weather Environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High spatiotemporal resolution sounding data collection in convective environments has been limited in the past, preventing effective sampling of storm-scale features by field campaigns. In the last decade, a new low-cost multisonde sounding system developed by Sparv Embedded, the Windsond S1H2, has attempted to fill this gap. Several recent field campaigns have used Windsonds to analyze low-level convective environments, but evaluations of Windsond data are scarce. This study compares the Windsond S1H2 to the Vaisala RS41-SGP through a series of 33 flights launched in a variety of conditions and times of day within environments supportive of convective storms. The sondes were tethered to the same balloon, and the data were interpolated to constant height levels (every 10 m) to allow a direct comparison of variables. The comparisons show that the Windsond’s slower response time and lack of solar radiation correction result in noticeable differences in temperature and dewpoint temperature, particularly during clear daytime flights and in dry layers. A difference in the wind-smoothing approach between the two instruments results in slower wind speeds from the Vaisala systems near the surface (0–150 m) but becomes negligible above the surface layer. This indicates that Windsonds can be used confidently to supplement more traditional sounding systems for obtaining profiles in lower portions of the atmosphere that are critical for severe-weather-related research efforts but have less confidence at higher altitudes and in conditions outside of convection. Results from one case study are shown to highlight the comprehensive results found in the intercomparison.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».