Assessing the impact of observations on ocean forecasts and reanalyses: Part 1, Global studies
Notice bibliographique
Résumé
Under GODAE OceanView the operational ocean modelling community has developed a suite of global ocean forecast, reanalysis and analysis systems. Each system has a critical dependence on ocean observations – routinely assimilating observations of in-situ temperature and salinity, and satellite sea-level anomaly and sea surface temperature. This paper demonstrates the value and impact of ocean observations to three global eddy-permitting forecast systems, one global eddy-permitting model-independent analysis system, one eddy-resolving reanalysis system, and two seasonal prediction systems. All systems have been used to assess the impact of Argo profiles, including scenarios with no Argo data, and a degraded Argo array – unanimously concluding that Argo is a critical data set – the most critical for seasonal prediction, and as critical as satellite altimetry for eddy-permitting applications. Most systems show that TAO data are as important as Argo in the tropical Pacific, and that XBT data have an impact that is comparable to other data types in the vicinity of XBT transects. It is clear that no currently available data type is redundant. On the contrary, the components of the global ocean observing system complement each other remarkably well, providing sufficient information to monitor and forecast the global ocean.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».