Impact Evaluation of Assimilating Surface Sensitive Infrared Radiance Observations over Land and Sea Ice from Observing System Simulation Experiments
Notice bibliographique
Résumé
In this study, Observing System Simulation Experiments (OSSEs) are conducted to analyze the impact of assimilating surface sensitive infrared radiance observations over land and sea ice. This type of assimilation has not yet been successfully implemented at operational weather centers. Infrared radiance from AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) and IASI (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) is simulated from the Nature Run (NR) provided by European Centre for Medium-Range Weather Forecasts and assimilated in a 3D-Var. analysis system. A control simulation was generated excluding the new data source, but including all data assimilated operationally at the Canadian Meteorological Center. Experiments were conducted allowing surface sensitive channels to be assimilated over all surfaces or excluding Polar Regions. Resulting forecasts were intercompared and validated against NR fields. Results indicate significant positive impacts in the tropics and Southern Hemisphere extratropics and more modest impacts in the Northern Hemisphere extratropics. Some limitations of the OSSE approach are identified, linked to the different forecast systems used for the NR and the assimilation and higher cloud contamination in Polar Regions. This analysis provides useful insight in preparation for the assimilation of real radiance observations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».