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A Comparison of the ECMWF, MSC, and NCEP Global Ensemble Prediction Systems

2005· article· en· 639 citations· W2133144322 sur OpenAlex· 10.1175/mwr2905.1

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Porte sur le CanadaSon objet est le Canada, où que soient ses auteurs.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants
0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découle

Résumé

Abstract The present paper summarizes the methodologies used at the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), the Meteorological Service of Canada (MSC), and the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) to simulate the effect of initial and model uncertainties in ensemble forecasting. The characteristics of the three systems are compared for a 3-month period between May and July 2002. The main conclusions of the study are the following:the performance of ensemble prediction systems strongly depends on the quality of the data assimilation system used to create the unperturbed (best) initial condition and the numerical model used to generate the forecasts;a successful ensemble prediction system should simulate the effect of both initial and model-related uncertainties on forecast errors; andfor all three global systems, the spread of ensemble forecasts is insufficient to systematically capture reality, suggesting that none of them is able to simulate all sources of forecast uncertainty.The relative strengths and weaknesses of the three systems identified in this study can offer guidelines for the future development of ensemble forecasting techniques.

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La notice

Revue
Monthly Weather Review
Thématique
Meteorological Phenomena and Simulations
Domaine
Earth and Planetary Sciences
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
Mots-clés
Data assimilationGlobal Forecast SystemEnsemble forecastingMeteorologyNumerical weather predictionNorth American Mesoscale ModelWeather predictionForecast verificationEnvironmental scienceComputer scienceRange (aeronautics)ClimatologyForecast skillGeographyGeologyEngineering
Résumé présent dans OpenAlex
oui