Four-Dimensional Variational Data Assimilation for the Canadian Regional Deterministic Prediction System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As a second step in the development of the Canadian Regional Data Assimilation System following Fillion et al., this study extends the approach to the four-dimensional variational data assimilation (4D-Var) context. Emphasis is first put on illustrating the importance of controlling lateral boundary conditions (LBCs). The use in the minimization of a horizontal grid over a domain exceeding the horizontal grid of the high-resolution nonlinear model is then proposed. The authors examine the performance of this 4D-Var formulation as an upcoming upgrade to the currently operational regional three-dimensional variational data assimilation (3D-Var) system. Forecast verifications against radiosonde data for 118 winter cases and 118 summer cases were performed. Results indicate a slight positive impact up to 48 h against North American radiosondes, but with a significant positive impact (especially for winds) at mid- and high latitudes during the summer. Accumulated precipitation scores over 24 h, whether during the first or second day of the forecasts, are slightly improved. The regional 4D-Var analysis system described in this study can run within current real-time “regional run” allocation for operations at the Canadian Meteorological Center (CMC). Future improvements of this system are briefly mentioned especially regarding the upcoming computer upgrade at CMC.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».