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Enregistrement W2023458377 · doi:10.3402/tellusa.v61i1.15530

Impact of tropospheric and stratospheric data assimilation on mesospheric prediction

2009· article· en· W2023458377 sur OpenAlexaffabout
Yulia Nezlin, Yves Rochon, Saroja Polavarapu

Notice bibliographique

RevueTellus A Dynamic Meteorology and Oceanography · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData assimilationEnvironmental scienceTroposphereClimatologyAtmospheric sciencesAssimilation (phonology)MeteorologyStratosphereGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerical experiments are used to assess the potential benefit of the assimilation of tropospheric and stratospheric observations on mesospheric prediction. A simulated atmosphere, taken as truth, is created using the Canadian Middle Atmosphere Model (CMAM). The truth is sampled at the locations of the measurements from the actual observing system to produce observations, which are then assimilated with theCMAM-DAS (Data Assimilation System). Obtained forecasts are compared with the truth, and error statistics are calculated. An assessment based on predictability shows that upward propagation of information resulting from the assimilation of tropospheric and stratospheric observations improves the mesosphere in the largest scales (with horizontal wavenumbers less than approximately 10). At the same time, the principal inability of the system to predict mesospheric small scales is demonstrated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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