Re-Introduction of ERS-2 Scatterometer Data in the Operational ECMWF Assimilation System
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT At the European Centre for Medium-Range WeatherForecasts (ECMWF), scatterometer data from the ERS1/2 platformshavebeensuccessfully assimilated betweenJanuary 1996 up to an ERS-2 on-board failure in Jan-uary 2001. This surface vector wind product over theglobal oceans had proven to give a positive impact onthe ECMWF forecast skill in general, and the analysis oftropical cyclones in specific.On 21 August 2003 ERS-2 scatterometer data was pub-licly re-distributed by ESA. Off-line experiments per-formed at ECMWF, confirmed a positive impact, wherethe wind product was based on the improved geophysicalmodel function CMOD5. Scatterometerdata from ERS-2were re-introduced in the ECMWF operational assimila-tion system on 9 March 2004.Key words: data assimilation; scatterometry. 1. INTRODUCTION Surface wind observations over the oceans are needed fora wide range of meteorological and oceanographic ap-plications. High quality surface winds are required todrive ocean circulation models and surface wave models.Knowledge of surface winds is also essential to calculatemomentum, heat and moisture fluxes. Furthermore, sur-face wind data have the potential to provide unique andvaluable information on the initial condition for numeri-cal weather prediction.Conventional surface wind observations from buoys andships are important components of the global observingsystem, but are limited in coverage. Buoy wind observa-tions have high accuracy but sparse coverage as they aremostly located in coastal areas. Ships only cover limitedregions, tend to avoid the worst weather and their obser-vations have at times poor accuracy.Space-borne scatterometer data obtained from theADEOS I and II, QuikSCAT, and ERS 1/2 missions, arefound to be of consistent high quality in comparison toother surface wind observations. Scatterometer data fromthe Active Microwave Instrument (AMI) aboard the ERSplatforms have been assimilated successfully at variousweather centres(e.g., theUK Met Office, CMC (Canada),ECMWF, KNMI (The Netherlands), DNMI (Norway)).The AMI instrument is a C-band (5.7 cm wavelength)active backscatter radar instrument (Attema 1991). Dueto the choice of wavelength rain and clouds do not con-taminate the observations. Therefore, ERS is able to de-liver wind measurements even near tropical cyclones andextra-tropical lows whereas temperature and humidity in-formation from satellite sounding instruments is unreli-able due to cloud and precipitation effects.ECMWF has a long experience with the usage of scat-terometer data. Scatterometer data from ERS-2 and itspredecessor ERS-1 have been successfully assimilatedfrom January 1996 up to an ERS-2 on-board failure inJanuary 2001. Indeed, it had shown to improve globalforecast scores in general and the analysis of tropical cy-clones in specific (IsaksenandJanssen, 2004,IsaksenandStoffelen 2000). The four-dimensional variational assim-ilation system (4D-Var) at ECMWF allows for a dynam-ically consistent use of observations. In this way, infor-mation of the scatterometer surface winds is propagatedto the entire troposphere (Thepaut´
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».