Expansion of the Nebraska Winter Severity Index
Notice bibliographique
Résumé
For the Nebraska Department of Transportation (NDOT), the Nebraska Winter Severity Index (NEWINS) provided an independent framework to calculate a winter season’s severity by categorizing individual winter storms. However, one of the greatest limitations of NEWINS is that it is not predictive. Thus, this study builds on the previously developed NEWINS by creating a predictive winter storm severity index known as NEWINS-Predictive (NEWINS-P). The quantitative precipitation forecast, snow accumulation, ice accumulation, and surface wind speed parameters from the National Digital Forecast Database (NDFD) are used to develop the five components composing the NEWINS-P framework. These components consist of snow severity (NEWINS-S), precipitation type, ice likelihood, blowing snow, and drifting snow likelihood, and attempt to forecast different in-storm and post-storm winter weather hazards over a 72-h duration at a 6-h resolution. The NEWINS-P framework is assessed through spatial forecasts across Nebraska and temporal forecasts at Nebraska airports on select Colorado Low and Alberta Clipper Systems from the 2018-19, 2021-22, and 2022-23 winter seasons. Additionally, spatial and temporal forecast trends are investigated in each system for select components to assess their degree of change. The results show that Colorado Low Systems were forecasted to have a larger areal extent and longevity of winter weather hazards than Alberta Clipper Systems. Furthermore, the Colorado Low Systems produce a higher intensity and spatial coverage of NEWINS-S, more types of precipitation, more icing concerns, and more blowing snow concerns. Post-storm impacts such as drifting snow are not forecasted in most systems as surface wind speeds decrease rapidly following the conclusion of snow accumulation. In all systems analyzed, the forecast trends reveal an increasing intensity of NEWINS-S as the system gets closer in time. Interpretations of the NEWINS-P output can be affected by a systematic artifact within the NDFD that is caused by forecast differences between weather forecast offices. In summary, NEWINS-P is a tool that supports NDOT in its winter maintenance operations for personnel and resource planning in advance of winter storms. Advisors: Liang Chen and Mark R. Anderson
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».