Aspects of ECMWF model performance in polar areas
Notice bibliographique
Résumé
Global numerical weather prediction skill over polar areas is assessed, mostly based on the European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts (ECMWF) system but also the Met Office, Japan Meteorological Agency (JMA), Environment Canada and National Centers for Environmental Prediction (NCEP) analysis data. Polar forecast verification against analyses shows a similar trend of forecast improvement over the past 12 years compared with improvements at lower latitudes. These improvements are presumably due to increased model resolution and model sophistication, improved data assimilation methods and increased observational data coverage and better data quality. By comparing ECMWF's real‐time forecast skill changes against those from reforecasts initialized from reanalyses, it is possible to quantify how much of the improvement is from system improvements and how much is attributable to weather variability. Ensemble skill also improved over time and, again, consistently across latitudes. The quality of analyses serving for forecast verification and initialization has been investigated further. An intercomparison of The Observing system Research and Predictability Experiment (THORPEX) Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) analyses and forecasts revealed substantial differences for surface parameters, but also at lower levels in the troposphere, where most of the physical processes relevant to weather in the short‐to‐medium range take place over the poles. The differences between the TIGGE analyses were generally much larger than differences between members of the ECMWF 4D‐Var ensemble of analyses generated internally at ECMWF. This suggests that neither the multi‐analysis approach nor ensemble data assimilation may represent polar analysis uncertainty properly. This is particularly visible at the surface and lower levels in the atmosphere. Forecast spread and error match much better north of 65∘N where less atmospheric variability prevails along the entire forecast range, while in areas of significant synoptic activity the spread also appears too low.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».