The Impacts of Representing the Correlation of Errors in Radar Data Assimilation. Part II: Model Output as Background Estimates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In data assimilation, analyses are generally obtained by combining a “background,” taken from a previously initiated model forecast, with observations from different instruments. For optimal analyses, the error covariance of all information sources must be properly represented. In the case of radar data assimilation, such representation is of particular importance since measurements are often available at spatial resolutions comparable to that of the model grid. Unfortunately, misrepresenting the covariance of radar errors is unavoidable as their true structure is unknown. This two-part study investigates the impacts of misrepresenting the covariance of errors when dense observations, such as radar data, are available. Experiments are performed in an idealized context. In Part I, analyses were obtained by using artificially simulated background and observation estimates. For the second part presented here, background estimates from a convection-resolving model were used. As before, analyses were generated with the same input data but with different misrepresentation of errors. The impacts of these misrepresentations can be quantified by comparing the two sets of analyses. It was found that the correlation of both the background and observation errors had to be represented to improve the quality of analyses. Of course, the concept of “errors” depends on how the “truth” is considered. When the truth was considered as an unknown constant, as opposed to an unknown random variable, background errors were found to be biased. Correcting these biases was found to significantly improve the quality of analyses.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».