1 Quality Control of Canadian Radar Reflectivity Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract — Echoes in radar reflectivity data may correspond not just to precipitating particles, but may also be due to biological targets, anomalous propagation (AP) or ground clutter (GC). In earlier work, we described the development of an automated technique to quality control radar reflectivity data from WSR-88D so that the cleaned data may be used by severe weather and precipitation estimation algorithms. However, that work relied heavily on the use of velocity data that was nearly collocated in time with the reflectivity information. This is not the case for Canadian radar data. In this paper, we describe the development of a reflectivity-only classifier that is capable of identifying non-meteorological echoes in Canadian radar products. The classifier incorporates radial preprocessing, entropy checks, a neural network to combine texture and vertical features based on just reflectivity and a post-processing step that classifies regions instead of individual radar gates. There are, however, crucial differences between the automated classifier developed for WSR-88D and the one used for Canadian radar data. This paper describes the adaptations done to the classifier developed for WSR-88D S-band Doppler radars to enable it to work on C-band non-Doppler radars with a different scanning strategy. I.
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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 | 0,001 | 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) | 0,016 | 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 ».