Precipitable Water from GPS over the Continental United States: Diurnal Cycle, Intercomparisons with NARR, and Link with Convective Initiation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The variation of precipitable water vapor (PW) over the continental United States is examined at various time scales using spatial maps of a column-averaged mixing ratio (CAMR) that is derived from integrated column PW from both observations and reanalysis data. CAMR spatial maps are generated utilizing PW measurements obtained from a network of ground-based global positioning system (GPS) receivers and the North American Regional Reanalysis (NARR) over a time span of 4 yr (February 2009–January 2013). The effect of topography on PW is mitigated by vertically averaging the mixing ratio instead of integrating the absolute humidity. An ordinary kriging interpolation technique is used to generate spatial maps of CAMR. The observed and predicted PW derived by GPS and NARR correlate well with each other at annual and monthly scales. When focusing on its diurnal cycle, moisture peaks in the late afternoon over the Great Plains and late night over the Rockies. It is also found that atmospheric moisture within NARR generally increases in the second half of the UTC day and is adjusted significantly lower when external observations, such as radiosondes, are assimilated into the analysis system. These adjustments in the analysis introduce nonphysical offsets that are not present within the GPS-derived moisture fields. At meso-β and meso-α scales, GPS PW fields can be used as a precursor to forecast convection up to 3 h prior to initiation. As stated previously, the correlation between GPS and NARR is high (>0.98) at monthly and seasonal time scales, but there is poor correlation at time scales less than a day. This indicates that the water budget within NARR is not in proper balance over these short-term time scales. Over the continental United States, daily cycles of PW and precipitation are coupled differently in different areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».