Impact of Slant-Path Radiative Transfer in the Simulation and Assimilation of Satellite Radiances in Environment Canada’s Weather Forecast System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Slant satellite-viewing geometry is investigated for the simulation and assimilation of radiances in Environment Canada’s weather forecast system. The standard approach is to extract from a short-term forecast (trial field) a one-dimensional vertical profile, located at the ground footprint of the observation location, to compute the model equivalent of the observation. Since in general, the lines of sight are not vertical, the observation operator can be improved by interpolating the trial field to the slant path. The interpolation relies on the estimation of horizontal gradients of atmospheric variables, extracted at each altitude layer, and representative of a neighborhood of approximately 100 km. Using these slant profiles of the trial fields yields significant improvements in the simulation and assimilation of radiance observations. The impact of this modification in assimilation and forecasts is evaluated over two periods of two months. Both short-term and long-term effects are found, obtained not only from the more accurate interpolation of the trial fields, but also from a revision of the observation error suggested by the lower observation minus trial field difference statistics. The error standard deviation of the geopotential height shows, in the upper troposphere and lower stratosphere, in 12–48-h forecasts, up to 10% reduction in the zonal value at higher latitudes, and 1%–2% reduction in the global value. Given these improved statistics, a revision of the radiance error statistics was explored. Applying these revised statistics suggests that the impact of a slant operator extends into longer range.
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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 ».