Spectral and spatial localization of background‐error correlations for data assimilation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the localization of background‐error correlations in both the spectral and the spatial domains is examined. While spatial localization has become a standard approach for reducing the sampling error of background‐error correlations, localization of spectral correlations has not yet been fully explored. It is shown that spectral localization results in a spatial smoothing of the correlation functions in grid‐point space. The use of correlations that are diagonal in spectral space, resulting in globally homogeneous correlations, has been frequently employed with data assimilation applications for numerical weather prediction (NWP). More recently, correlations that are diagonal in the space defined by an expansion of wavelet functions have been used to implicitly localize the correlations in a particular way in both spectral and grid‐point spaces simultaneously. In this study, the explicit localization of correlations by varying amounts in both the spatial and the spectral domains is applied, to evaluate their complementary ability to reduce sampling error. Spectral and spatial localization are first applied to an idealized one‐dimensional problem where the true correlations are known. In this context it is found that there is an optimal combination of spectral and spatial localization that minimizes the sampling error for a given ensemble of error realizations. Then the implementation of spectral localization is demonstrated in both a realistic three‐dimensional variational assimilation system for NWP and an ensemble‐based data assimilation system applied to an idealized model of the atmosphere's mesoscale dynamics. Two very different practical approaches are used to implement spectral localization for these two types of data assimilation systems. For the application to the ensemble‐based data assimilation system, spectral localization is shown to systematically reduce analysis error without requiring additional model forecasts to be performed. Copyright © 2007 Crown in the right of Canada. Published by John Wiley & Sons, Ltd
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».