For How Long Should What Data Be Assimilated for the Mesoscale Forecasting of Convection and Why? Part II: On the Observation Signal from Different Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability of data assimilation to correct for initial conditions depends on the presence of a usable signal in the variables observed as well as on the capability of instruments to detect that signal. In Part I, the nature, properties, and limits in the usability of signals in model variables were investigated. Here, the focus is on studying the skill of measurements to pull out a useful signal for data assimilation systems to use. Using model runs of the evolution of convective storms in the Great Plains over an active 6-day period, simulated measurements from a variety of instruments are evaluated in terms of their ability to detect various initial condition errors and to provide a signal above and beyond measurement errors. The usability of the signal for data assimilation is also investigated. Imaging remote sensing systems targeting cloud and precipitation properties such as radars and thermal IR imagers provided both the strongest signals and the hardest ones to assimilate to recover fields other than clouds and precipitation because of the nonlinear behavior of the sensors combined with the limited predictability of the signal observed. The performance of other sensors was also evaluated, leading to several unexpected results. If used with caution, these findings can help determine assimilation priorities for improving mesoscale forecasting.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».