An equivalent neutral wind observation operator for variational assimilation of scatterometer ocean surface wind data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article describes a new observation operator developed for improved variational data assimilation of scatterometer ocean wind vectors. The forward operator is designed explicitly to take into account the equivalent neutral calibration of scatterometer wind retrievals. The corresponding tangent linear and adjoint (TL/AD) operators are developed for the calculation of near‐surface increments based explicitly on parametrizations of surface‐layer turbulent momentum transfer. Tangent linear and adjoint operators are formulated using the Jacobian of the forward operator estimated using the perturbation method. Various TL/AD configurations are investigated in more detail to assess the impact of sensitivities affecting the vertical gradient of surface‐layer temperature during assimilation of ocean surface wind data. It is argued that these sensitivities should be neglected in the context of a stand‐alone atmospheric prediction system. The complete form of the operator has, however, the potential to be a key component of a coupled atmosphere–ocean data assimilation system. Two data assimilation experiments were performed using distinct scatterometer observation operators, i.e. new equivalent neutral versus the simpler operational configuration using stability‐dependent (real) background winds. Associated medium‐range forecasts were run for a complete impact assessment. The impact of the new operator is tracked through the entire data assimilation and forecast process by comparing analyses and forecasts from both experiments. A significant sensitivity of the data assimilation system to the configuration of the observation operator has been found. Modest but beneficial impacts are obtained with the equivalent neutral wind observation operator with respect to short‐range forecasts of ocean surface winds and medium‐range forecasts of extratropical geopotential heights. © 2012 Crown in the right of Canada. Published by John Wiley & Sons Ltd.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».