Estimation of the Added Value of the Absolute Calibration of GPS Radio Occultation Data for Numerical Weather Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An analysis of the impact of GPS radio occultation observations on Environment Canada’s global deterministic weather prediction system is presented. Radio occultation data, as any other source of weather observations, have a direct impact on the analyses. Since they are assimilated assuming that they are well calibrated, they also impact the bias correction scheme employed for other data, such as satellite radiances. The authors estimate the relative impact of occultation data obtained from, first, their assimilation as atmospheric measurements and, second, their influence on the bias correction for radiance data. This assessment is performed using several implementations of the thermodynamic relationships involved, and also allowing or blocking this influence to the radiance bias correction scheme. The current implementation of occultation operators at Environment Canada is presented, collecting upgrades that have been detailed elsewhere, such as the equation of state of air and the expression of refractivity. The performance of the system with and without assimilation of occultations is reviewed under conditions representative of current operations. Several denial runs are prepared, withdrawing only the occultation data from the assimilation, but keeping their influence on the radiance bias correction, or assimilating occultations but denying their impact on the bias correction procedure, and a complete denial. It is shown that the impact of occultations on the analysis is significant through both paths—assimilation and radiance bias correction—albeit the first is larger. The authors conclude that the traceability link of the ensemble of occultations has an added value, beyond the value of each datum as an atmospheric measurement.
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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 | 0,000 |
| 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 ».