Impact of NOAA Ground-Based GPS Observations on the Canadian Regional Analysis and Forecast System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Half-hourly GPS zenith tropospheric delay (ZTD) and collocated surface weather observations of pressure, temperature, and relative humidity are available in near–real time from the NOAA Global Systems Division (GSD) research GPS receiver network. These observations, located primarily over the continental United States, are assimilated in a research version of the Environment Canada (EC) regional (North America) analysis and forecast system. The impact of the assimilation on regional analyses and 0–48-h forecasts is evaluated for two periods: summer 2004 and winter 2004/05. Forecasts are verified against radiosonde, rain gauge, and NOAA GPS network observations. The impacts of GPS ZTD and collocated surface weather observations for the summer period are generally positive, and include reductions in forecast errors for precipitable water, surface pressure, and geopotential height. It is shown that the ZTD data are primarily responsible for these forecast error reductions. The impact on precipitation forecasts is mixed, but more positive than negative, especially for the central U.S. region and for forecasts of larger precipitation amounts. Assimilation of the collocated surface weather data with ZTD contributes to the positive impact on precipitation forecasts for the central U.S. region. The NOAA GPS network data also have a positive impact on tropical storm system forecasts over the southeast United States, in terms of both storm track and precipitation. Impacts for the winter case are generally smaller because of the lower precipitable water (PW) over North America, but some positive impacts are observed for precipitation forecasts. The greatest regional impacts in the winter case are observed for the southeast U.S. (the Gulf) region where average PW is highest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».