The Conversion of Total Column Ozone Data to Numerical Weather Prediction Model Initializing Fields, with Simulations of the 24–25 January 2000 East Coast Snowstorm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Satellites are uniquely capable of providing uniform data coverage globally. Motivated by such capability, this study builds on a previously described methodology that generates numerical weather prediction (NWP) model initial conditions (ICs) from satellite total column ozone (TCO) data. The methodology is based on three principal steps: 1) conversion of TCO to mean potential vorticity (MPV) via linear regression, 2) conversion of two-dimensional MPV to three-dimensional potential vorticity (PV) via vertical mapping onto average PV profiles, and 3) inversion of the three-dimensional PV field to obtain model-initializing height, temperature, and wind fields in the mid- and upper troposphere. The overall accuracy of the process has been significantly increased through a substantial reworking of the details of this previous version. For instance, in recognition of the fact that TCO ridges tend to be less reliable than troughs, the authors vertically map an MPV field that is a synthesis of ozone-derived MPV troughs and analysis MPV ridges. The vertical mapping procedure itself produces a more physical three-dimensional PV field by eliminating unrealistically strong features at upper levels. It is found that the ozone-influenced upper-level initializing fields improve the quantitative precipitation forecast (QPF) of the 24–25 January 2000 East Coast snowstorm for two of the three (re)analyses. Furthermore, the best QPF involves ozone-influenced upper-level initializing fields. Its high threat scores reflect a superior placement, amplitude, and structure. This best QPF is apparently superior to a forecast of the same case where TCO data were assimilated using four-dimensional variational data assimilation.
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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 | 0,000 | 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 ».