High‐Resolution Regional Reanalysis in China: Evaluation of 1 Year Period Experiments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, reanalysis data sets are widely used in assessing climate change, validating numerical models, and understanding the interactions between the components of a climate system. However, due to the relatively coarse resolution, most global reanalysis data sets are not suitable to apply at the local and regional scales directly with the inadequate descriptions of mesoscale systems and climatic extreme incidents such as mesoscale convective systems, squall lines, tropical cyclones, regional droughts, and heat waves. In this study, by using a data assimilation system of Gridpoint Statistical Interpolation, and a mesoscale atmospheric model of Weather Research and Forecast model, we build a regional reanalysis system. This is preliminary and the first experimental attempt to construct a high‐resolution reanalysis for China main land. Four regional test bed data sets are generated for year 2013 via three widely used methods (classical dynamical downscaling, spectral nudging, and data assimilation) and a hybrid method with data assimilation coupled with spectral nudging. Temperature at 2 m, precipitation, and upper level atmospheric variables are evaluated by comparing against observations for one‐year‐long tests. It can be concluded that the regional reanalysis with assimilation and nudging methods can better produce the atmospheric variables from surface to upper levels, and regional extreme events such as heat waves, than the classical dynamical downscaling. Compared to the ERA‐Interim global reanalysis, the hybrid nudging method performs slightly better in reproducing upper level temperature and low‐level moisture over China, which improves regional reanalysis data quality.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».