Assimilation of Wind Profiler Data in the Canadian Meteorological Centre’s Analysis Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Real-time horizontal wind observations from the National Oceanic and Atmospheric Administration’s (NOAA’s) Profiler Network (NPN) are assessed in preparation for their assimilation in the Canadian Meteorological Centre (CMC) analysis systems. As a first step, radiosonde winds from 20 stations were compared to the central U.S. profiler stations over the 2001/02 winter season. It was found that profilers are at least as good as conventional radiosonde data. The 2001/02 winter season data were also used to examine the vertical correlation structure of the observation error for profilers. Using a statistical analysis of innovations, the observation error standard deviation of the wind components is estimated as 2.2 m s−1 and the vertical correlation length is approximately 500 m. These results suggest that the data are vertically correlated because they are available every 250 m. Therefore, a thinning process is proposed in which one out of three data are selected in the vertical for each station. Since January 2004, a close monitoring of NPN profiler data revealed significant errors at some stations in the lower and upper troposphere. Consequently, a monthly blacklist of NPN profilers is built based on data from the previous month. A data impact study with both the three-dimensional variational data assimilation (3DVAR) and four-dimensional variational data assimilation (4DVAR) analysis systems was conducted using data from the 2003/04 winter season in which the vertical thinning was tested. It was found that the vertical thinning improves slightly the 6-h forecast error, especially in the 4DVAR over the central United States in which 6 times more profilers are assimilated. The impact of the vertical thinning is found to be neutral in the 3DVAR. Also, the impact of profiler data is significant over the central U.S. domain compared to a control run with the only difference being the addition of profiler data. These results were sufficiently good to implement NPN profilers in both the CMC global and regional analysis systems with the thinning process in fall of 2004.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».