Model Error Representation in an Operational Ensemble Kalman Filter
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
Since 12 January 2005, an ensemble Kalman filter (EnKF) has been used operationally at the Meteorological Service of Canada to provide the initial conditions for the medium-range forecasts of the ensemble prediction system. One issue in EnKF development is how to best account for model error. It is shown that in a perfect-model environment, without any model error or model error simulation, the EnKF spread remains representative of the ensemble mean error with respect to a truth integration. Consequently, the EnKF can be used to quantify the impact of the various error sources in a data-assimilation cycle on the quality of the ensemble mean. Using real rather than simulated observations, but still not simulating model error in any manner, the rms ensemble spread is found to be too small by approximately a factor of 2. It is then attempted to account for model error by using various combinations of the following four different approaches: (i) additive isotropic model error perturbations; (ii) different versions of the model for different ensemble members; (iii) stochastic perturbations to physical tendencies; and (iv) stochastic kinetic energy backscatter. The addition of isotropic model error perturbations is found to have the biggest impact. The identification of model error sources could lead to a more realistic, likely anisotropic, parameterization. Using different versions of the model has a small but clearly positive impact and consequently both (i) and (ii) are used in the operational EnKF. The use of approaches (iii) and (iv) did not lead to further improvements.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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