Assimilation of Hourly Surface Observations with the Canadian High-Resolution Ensemble Kalman Filter
Notice bibliographique
Résumé
An hourly-cycling ensemble Kalman filter (EnKF) working at 2.5 km horizontal grid spacing is implemented over southern Ontario (Canada) to assimilate Meteorological Terminal Aviation Routine Weather Reports (METARs) in addition to the observations assimilated operationally at the Canadian Meteorological Centre. This high-resolution EnKF (HREnKF) system employs ensemble land analyses and perturbed roughness length to prevent an ensemble spread that is too small near the surface. The HREnKF then performs continuously for a four-day period, from which twelve-hour ensemble forecasts are launched every six hours. The impact on analyses and short-term forecasts of assimilating METAR data is given special attention.It is shown that using ensemble land surface analyses increases near-surface ensemble spreads for temperature and specific humidity. Perturbing roughness length enlarges the spread for surface wind. Given sufficient ensemble spread, the four-day case study shows that the near-surface model state is brought closer to surface observations during the cycling process. The impact of assimilating surface data can also be seen at higher levels by using aircraft reports for verification. The ensemble forecast verification suggests that METAR data assimilation improves ensemble forecasts of air temperature and dewpoint near the surface up to a lead time of six hours or even longer. However, only minor improvement is found in surface wind forecasts.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».