MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2149534362

Re-Introduction of ERS-2 Scatterometer Data in the Operational ECMWF Assimilation System

2005· article· en· W2149534362 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
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.

Notice bibliographique

RevueESASP · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScatterometerEnvironmental scienceData assimilationMeteorologyBuoyWind speedClimatologyNumerical weather predictionGeographyGeologyOceanography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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´

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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