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Enregistrement W2061561575 · doi:10.1175/2008mwr2572.1

Radiative Impact of Ozone on Temperature Predictability in a Coupled Chemistry–Dynamics Data Assimilation System

2008· article· en· W2061561575 sur OpenAlexafffund
J. de Grandpré, Richard Ménard, Yves Rochon, Cécilien Charette, Simon Chabrillat, A. Robichaud

Notice bibliographique

RevueMonthly Weather Review · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStratosphereData assimilationEnvironmental sciencePredictabilityOzoneAtmospheric sciencesRadiosondeNorthern HemisphereClimatologyOzone layerMeteorologyAtmospheric chemistryTropospherePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study is to investigate the impact on temperature forecast of using ozone analyses for the computation of heating rates in a three-dimensional variational data assimilation (3D-Var) system with a coupled model. The system is based on a tropospheric–stratospheric forecast model that includes a comprehensive stratospheric chemistry module for online resolution of the dynamical, radiative, and photochemical interactions. The system assimilates conventional observations as well as temperature and ozone measurements from the Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding (MIPAS) instrument. Several data assimilation cycles have been performed over the period August–October 2003 to produce a set of analyses that have been used for launching an ensemble of 10-day forecasts. Temperature and ozone forecasts have been compared with MIPAS and radiosonde observations in different regions. Results show that, in the absence of ozone assimilation, the impact of using a prognostic ozone distribution for the computation of heating rates as opposed to monthly mean climatologies is generally neutral. With the addition of ozone assimilation, the improvement against a noninteractive assimilation system is systematic and occurs over a wide range of time scales throughout the lower stratosphere. The improvement on 6-h temperature forecasts is mainly seen in the Southern Hemisphere, where ozone analyses are in good agreement with observations. For 10-day forecasts, the impact of using ozone analyses is more important in the Northern Hemisphere, where it improves the temperature predictability by more than 1 day at 50 hPa. Comparisons with analyses also show a systematic reduction of the temperature root-mean-square errors and biases throughout the assimilation period. The overall results demonstrate that a comprehensive coupled 3D-Var system that incorporates the radiative feedback from ozone analyses can be used for improving temperature predictability throughout the stratosphere. Comprehensive approaches can be used as a benchmark for the development of linearized methods for improving temperature and ozone forecasting in the region.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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