Evaluation of new estimates of background‐ and observation‐error covariances for variational assimilation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study new estimates for the observation‐ and background‐error covariances in a three‐dimensional variational analysis system at the Canadian Meteorological Centre are evaluated. In the current system, the observation errors are assumed uncorrelated with the variances estimated following a more or less ad hoc approach for each instrument type. The background‐error covariances are computed using the so‐called NMC method. The new estimate for the observation error variances is obtained using a practical approach developed at Météo‐France that computes the maximum likelihood estimate of the variances. Two new estimates for the stationary background‐error covariances are evaluated. The first simply involves tuning the variances in the operational background‐error covariances. For the second, the NMC method is replaced by a Monte Carlo approach applied to the existing analysis system. Both the variances and spatial covariances of the innovations are computed and compared with the corresponding quantities derived from each set of error covariances used by the analysis system. This comparison shows a significantly improved consistency for radiosonde data when using the new error covariances, especially with the Monte Carlo approach. In contrast, the interchannel innovation covariances for ATOVS AMSU‐A observations are more consistent when using background‐error covariances obtained with the NMC method. In addition, modest forecast improvements are obtained by using the new observation‐ and background‐error covariance estimates, most notably for the tropics. © Crown copyright, 2005
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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 | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 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 ».