Four-dimensional ensemble-variational data assimilation for global deterministic weather prediction
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The goal of this study is to evaluate a version of the ensemble-variational data assimilation approach (EnVar) for possible replacement of 4D-Var at Environment Canada for global deterministic weather prediction. This implementation of EnVar relies on 4-D ensemble covariances, obtained from an ensemble Kalman filter, that are combined in a vertically dependent weighted average with simple static covariances. Verification results are presented from a set of data assimilation experiments over two separate 6-week periods that used assimilated observations and model configuration very similar to the currently operational system. To help interpret the comparison of EnVar versus 4D-Var, additional experiments using 3D-Var and a version of EnVar with only 3-D ensemble covariances are also evaluated. To improve the rate of convergence for all approaches evaluated (including EnVar), an estimate of the cost function Hessian generated by the quasi-Newton minimization algorithm is cycled from one analysis to the next. Analyses from EnVar (with 4-D ensemble covariances) nearly always produce improved, and never degraded, forecasts when compared with 3D-Var. Comparisons with 4D-Var show that forecasts from EnVar analyses have either similar or better scores in the troposphere of the tropics and the winter extra-tropical region. However, in the summer extra-tropical region the medium-range forecasts from EnVar have either similar or worse scores than 4D-Var in the troposphere. In contrast, the 6 h forecasts from EnVar are significantly better than 4D-Var relative to radiosonde observations for both periods and in all regions. The use of 4-D versus 3-D ensemble covariances only results in small improvements in forecast quality. By contrast, the improvements from using 4D-Var versus 3D-Var are much larger. Measurement of the fit of the background and analyzed states to the observations suggests that EnVar and 4D-Var can both make better use of observations distributed over time than 3D-Var. In summary, the results from this study suggest that the EnVar approach is a viable alternative to 4D-Var, especially when the simplicity and computational efficiency of EnVar are considered. Additional research is required to understand the seasonal dependence of the difference in forecast quality between EnVar and 4D-Var in the extra-tropics.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle