Ensemble-derived stationary and flow-dependent background-error covariances: Evaluation in a quasi-operational NWP setting
Notice bibliographique
Résumé
In this study several approaches for obtaining more accurate background-error covariances for atmospheric data assimilation are evaluated. Experiments are conducted by replacing the covariances in the operational three-dimensional variational analysis system at the Canadian Meteorological Centre. In the current system, these covariances are computed using the so-called NMC method that is known to suffer from several deficiencies. The approaches evaluated in this study attempt to more realistically sample the probability distribution of background error by simulating (using a Monte Carlo approach) the error generated at each stage of the forecast-analysis process. The ensemble Kalman filter and a simpler approach applied to an existing forecast-analysis system are both used to generate these error samples. In addition, error samples are generated directly from the covariances of the operational system to allow the effects of sampling error to be quantified. Several strategies for estimating the full covariance matrix from a relatively small number of error samples are then employed. Approaches include the use of a spatially localized ensemble representation of the correlations that allows the usual assumptions of homogeneity and isotropy to be relaxed. In addition, the use of a weighted average between such a covariance matrix and a covariance matrix with homogeneous and isotropic correlations is evaluated. Several diagnostic results from the estimated background-error covariances are presented in addition to verification statistics computed from two-week forecast-analysis experiments. Modest forecast improvements are obtained by using the new background-error covariance estimates, mostly in the southern hemisphere. However, additional results suggest that further improvements may be gained by increasing the number of error samples and a preliminary quantitative estimate of the expected gain is computed. © Crown copyright, 2005. Royal Meteorological Society
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».