An atmospheric dynamics perspective on the amplification and propagation of forecast error in numerical weather prediction models: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Despite huge progress made, state‐of‐the‐art numerical weather prediction systems occasionally experience severe forecast busts for the large‐scale extratropical circulation. This study investigates one of the most severe forecast busts for Europe in the European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts integrated forecasting system (IFS) in recent years. The forecast bust occurred in March 2016 and was associated with a misforecast of the onset of a blocking regime. We investigate the evolution of the forecast error in the IFS ensemble by employing a potential vorticity perspective combined with Lagrangian diagnostics. We show that the error grows rapidly from an initially small perturbation in the detailed structure of an upper‐level trough near Newfoundland. This trough triggers strong diabatic warm conveyor belt activity in the North Atlantic region. The misrepresentation of this warm conveyor belt activity in the ensemble forecast amplifies the initial condition error and communicates it downstream into Europe. Specifically, the ensemble underestimates poleward warm conveyor belt ascent and associated warm conveyor belt outflow into high latitudes. Instead, all ensemble members forecast too strong warm conveyor belt outflow further to the south, which ultimately results in a wrong forecast of the upper‐level Rossby wave pattern over Europe. This case study shows that warm conveyor belts and the associated latent heat release in slantwise ascending air can trigger a nonlinear feedback mechanism that amplifies forecast error strongly and communicates it into regions far downstream. It corroborates the fact that multiscale interactions and moist‐and dry‐dynamical processes ranging from microphysical to synoptic scales need to be represented accurately in numerical weather prediction, in order to predict the extratropical large‐scale circulation correctly.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».