Adjoint Sensitivity of Surface Precipitation to Initial Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The adjoint version of the Global Environmental Multiscale model including a comprehensive package of simplified and linearized physical processes (large-scale condensation, deep moist convection, vertical diffusion, and subgrid-scale orographic effects) is used to evaluate the sensitivity of surface precipitation to initial conditions for up to 24 h for two meteorological systems: a midlatitude front and a tropical cyclone. Such diagnostics are useful to improve the understanding on variational assimilation of precipitation data. In agreement with a similar study, the largest sensitivity is found with respect to the temperature field for both stratiform and convective precipitation. Close to the observation time and for stratiform precipitation, the sensitivity with respect to specific humidity is rather large, which corroborates conclusions from previous one-dimensional variational data assimilation experimentations. The sensitivity is then reduced significantly after the observation time. The sensitivities of surface precipitation to the wind components and to specific humidity are comparable and are at a maximum at the observation time. The sensitivity to the surface pressure is always much smaller than the sensitivity to the other variables. In general, sensitivities are largest at the observation time and then decrease. However, for the midlatitude perturbation, the sensitivity is enhanced after 12 h for stratiform precipitation and also for convective precipitation using a scheme based on the moisture convergence closure. This results from a dynamical coupling upstream of the area of interest through baroclinic instability as evidenced by vertically backward-tilted sensitivities. Such enhancement is not observed for the tropical case. The tangent-linear approximation remains acceptable for accumulated precipitation up to 24 h but is rather poor for instantaneous rain rates. The variational assimilation of accumulated precipitation should thus be favored.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».