Distribution-Oriented Verification of Limited-Area Model Forecasts in a Perfect-Model Framework
Notice bibliographique
Résumé
Nested limited-area models (LAMs) have been used by the scientific community for a long time, with the implicit assumption that they are able to generate meaningful small-scale features that were absent in the lateral boundary conditions and sometimes even in the initial conditions. This hypothesis has never been seriously challenged in spite of reservations expressed by part of the scientific community. In order to study this hypothesis, a perfect-model approach is followed. A high-resolution LAM driven by global analyses is used over a large domain to generate a “reference run.” These fields are filtered afterward to remove small scales in order to mimic low-resolution nesting data. The same high-resolution LAM, but over a small domain, is nested with these filtered fields and run for several days. The ability of the LAM to regenerate the small scales that were absent in the initial and lateral boundary conditions is estimated by comparing both runs over the same region. The simulations are analyzed for several variables using a distribution-oriented approach, which provides an estimation of the forecasting ability as a function of the value of the variable. It is found that variables with steep spectra, such as geopotential and temperature, display good forecasting skills for the entire range of values but improve little the forecast skill of a low-resolution perfect model. For noisier variables with flatter spectra, such as vorticity and precipitation, the high-resolution forecast provides a more realistic and extended range of forecast values for the variables, but rather low skill for extreme events. The probability of a successful forecast for these extreme cases, however, is much higher than that of a random model. When errors in the phase in the weather systems are not penalized, forecasting skill increases considerably. This suggests that, despite the inability to perform as pointwise deterministic forecasts, useful information may be generated by LAMs if considered in a probabilistic way.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».