Impact study with observations assimilated over North America and the North Pacific Ocean on the MSC global forecast system. Part ii: Sensitivity experiments
Notice bibliographique
Résumé
A series of observing system experiments (OSEs) for the two‐month period January–February 2007 was carried out to assess the impact of radiosonde and aircraft data available over North America, as well as the impact of satellite data available over the North Pacific Ocean, on the global data assimilation and forecast systems of the Meteorological Service of Canada. This paper presents the second part of the study and examines the validity of the conclusions drawn with respect to the assimilation scheme used (i.e., the three‐ or four‐dimensional variational (3D‐Var or 4D‐Var) data assimilation scheme) and to the horizontal resolution of the forecast model selected. The effect of the weather regime that prevailed during the evaluation period is also investigated. When radiosonde data are denied over North America, as well as over the globe, the forecast impact over the Canadian Arctic is larger using the 3D‐Var scheme than the 4D‐Var scheme. This indicates that the 4D‐Var scheme is more effective at extracting information from other types of observations from nearby regions. For short‐range forecasts, the results are closer to each other when changing the horizontal resolution of the forecast model than they are when changing the assimilation scheme. In order to assess the effect of the weather regime, the individual results for January are compared with those for February. This is possible because the large‐scale circulations during these two one‐month periods are significantly different. It is found that the large‐scale flow has a significant effect on the propagation of the impacts of data denial, leading to noticeable variations of their magnitudes over areas located downstream.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».