A Review on the developments of NCEP, ECMWF and CMC global ensemble forecast system
Notice bibliographique
Résumé
The paper summarizes the developments of the National Centers for Environmental Prediction(NCEP),the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF),and the Canadian Meteorological Centre(CMC),which are the most representative of global ensemble forecast system(GEFS).Due to the enlarging of computational resources,the model resolution and ensemble size of their GEFS subsequently increase.At the same time,for promoting the improvement of the forecast skill,they all devote to develop the initial and model perturbation methods used to simulate the effect of initial and model uncertainties.The initial perturbation methods are updated from the singular vector(SV) method(ECMWF),the breeding method(NCEP) and the perturbed observation(PO) method(CMC) to the ensemble of data assimilation and singular vector(EDA-SV) method(ECMWF),the ensemble transform with rescaling(ETR) method(NCEP) and the ensemble Kalman filter(EnKF) method(CMC).Several attempts are also made to account for model-related uncertainty.ECMWF and CMC have revised their stochastic physics parameterization tendencies(ECMWF) and multi-parameterization(CMC) schemes,and NCEP also develops stochastic total tendency perturbation to estimate the model-related uncertainty.To accelerate improvements on the accuracy of global high-impact weather forecasts,TIGGE(the THORPEX interactive grand global ensemble) was initiated to enhance international collaboration on multi-center and multi-model ensemble forecast,and NAEFS(North American ensemble forecast system) can provide an operational framework for global multi-model ensemble forecast system.They are all helpful for developing the global interactive forecast system(GIFS).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».