CUACE/Dust – an integrated system of observation and modeling systems for operational dust forecasting in Asia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. An integrated sand and dust storm (SDS) forecasting system – CUACE/Dust (Chinese Unified Atmospheric Chemistry Environment for Dust) has been developed, which consists of a comprehensive dust aerosol module with emission, dry/wet depositions and other atmospheric dynamic processes, and a data assimilation system (DAS) using observational data from the CMA (China Meteorological Administration) ground dust monitoring network and retrieved dust information from a Chinese geostationary satellite – FY-2C. This is the first time that a combination of surface network observations and satellite retrievals of the dust aerosol has been successfully used in the real time operational forecasts in East Asia through a DAS. During its application for the operational SDS forecasts in East Asia for spring 2006, this system captured the major 31 SDS episodes observed by both surface and satellite observations. Analysis shows that the seasonal mean threat score (TS) for 0–24 h forecast over the East Asia in spring 2006 increased from 0.22 to 0.31 by using the DAS, a 41% enhancement. The time series of the forecasted dust concentrations for a number of representative stations for the whole spring 2006 were also evaluated against the surface PM10 monitoring data, showing a very good agreement in terms of the SDS timing and magnitudes near source regions where dust aerosols dominate. This is a summary paper for a special issue of ACP featuring the development and results of the forecasting system.
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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 ».