The implementation of NEMS GFS Aerosol Component (NGAC) Version 2.0 for global multispecies forecasting at NOAA/NCEP – Part 2: Evaluation of aerosol optical thickness
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. An accurate representation of aerosols in global numerical weather prediction (NWP) models is important to predict major air pollution events and to also understand aerosol effects on short-term weather forecasts. Recently the global aerosol forecast model at NOAA, the NOAA Environmental Modeling System (NEMS) GFS Aerosol Component (NGAC), was upgraded from its dust-only version 1 to include five species of aerosols (black carbon, organic carbon, sulfate, sea salt and dust). This latest upgrade, now called NGACv2, is an in-line aerosol forecast system providing three-dimensional aerosol mixing ratios along with aerosol optical properties, including aerosol optical thickness (AOT), every 3 h up to 5 days at global 1∘×1∘ resolution. In this paper, we evaluated nearly 1.5 years of model AOT at 550 nm with available satellite retrievals, multi-model ensembles and surface observations over different aerosol regimes. Evaluation results show that NGACv2 has high correlations and low root mean square errors associated with African dust and also accurately represented the seasonal shift in aerosol plumes from Africa. Also, the model represented southern African and Canadian forest fires, dust from Asia, and AOT within the US with some degree of success. We have identified model underestimation for some of the aerosol regimes (particularly over Asia) and will investigate this further to improve the model forecast. The addition of a data assimilation capability to NGAC in the near future is expected to provide a positive impact in aerosol forecast by the model.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle