Excitation of Rossby-wave trains: optimal growth of forecast errors
Notice bibliographique
Résumé
Singular vectors (SVs) with appropriate norms and time scales are used in this study to capture the excitation of Rossby-wave trains (RWTs). Using global analysis data provided by the Canadian Meteorological Centre, a long-lasting RWT is selected beginning on 19 Nov 2002. Ten SVs are calculated using an optimization time interval of 48 h and a tangent linear model including a complete set of simplified physical parameterizations. At initial time, the global total-energy norm is used. For the final time, the total energy (TE) and the rotational kinetic energy (RKE) norms over three different restricted horizontal and vertical domains are used. These different configurations are examined to enable an appropriate configuration to be selected for our future work on using SVs to study the excitation of RWTs. The SVs are computed and non-linear forecasts are performed using the Canadian Global Environment Multiscale model. Results obtained show that when the analysis is perturbed with the pseudo-inverse of the 48 h forecast error in the SV subspace, the perturbation propagates with the group velocity of the RWT and the error in the non-linear forecast over the life of the wave train (6 days) is significantly reduced. Comparison between using a final-time norm based on either TE or RKE showed little impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».