Verification of 24-h Quantitative Precipitation Forecasts over the Pacific Northwest from a High-Resolution Ensemble Kalman Filter System
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
Abstract Environment and Climate Change Canada (ECCC) has recently developed an experimental high-resolution EnKF (HREnKF) regional ensemble prediction system, which it tested over the Pacific Northwest of North America for the first half of February 2011. The HREnKF has 2.5-km horizontal grid spacing and assimilates surface and upper-air observations every hour. To determine the benefits of the HREnKF over less expensive alternatives, its 24-h quantitative precipitation forecasts are compared with those from a lower-resolution (15 km) regional ensemble Kalman filter (REnKF) system and to ensembles directly downscaled from the REnKF using the same grid as the HREnKF but with no additional data assimilation (DS). The forecasts are verified against rain gauge observations and gridded precipitation analyses, the latter of which are characterized by uncertainties of comparable magnitude to the model forecast errors. Nonetheless, both deterministic and probabilistic verification indicates robust improvements in forecast skill owing to the finer grids of the HREnKF and DS. The HREnKF exhibits a further improvement in performance over the DS in the first few forecast hours, suggesting a modest positive impact of data assimilation. However, this improvement is not statistically significant and may be attributable to other factors.
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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 | 0,001 | 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 découle