First experience with application of road condition model METRo in the Czech Republic
Notice bibliographique
Résumé
Forecast of road surface conditions in the cold part of year is important for operational safety. In addition to that, such forecast can help improving and optimizing road maintenance, which may save significant financial resources. To forecast road conditions we chose the Model of the Environment and Temperature of Roads (METRo) and adopted it for use on motorways and roads in the Czech Republic. METRo is a physical model developed at Environment Canada. It evaluates the complex interactions between the ambient environment and the road surface, including the radiation budget and phase changes of any moisture on the road surface. Our version of METRo (METRo-CZ) uses on-line measurements of road weather stations and forecasts of the NWP model ALADIN which is the operational model of the Czech Hydrometeorological Institute. We applied METRo-CZ to the winter season 2012/2013 in semi-operational mode. The forecast was calculated with the most typical model setup and three other modifications. The versions differed in source of input radiation flux (either indirect calculation using total cloud cover or values provided by ALADIN) and in inclusion/skipping of a statistical postprocessing of ALADIN outputs. First results indicate that METRo-CZ can provide useful information for improving road safety and maintenance. The best results are obtained when a statistical postprocessing to ALADIN outputs is applied.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».