Using canonical correlation analysis to produce dynamically based and highly efficient statistical observation operators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Observation operators (OOs) are a central component of any data assimilation system. As they project the state variables of a numerical model into the space of the observations, they also provide an ideal opportunity to correct for effects that are not described or are insufficiently described by the model. In such cases a dynamical OO, an OO that interfaces to a secondary and more specialised model, often provides the best results. However, given the large number of observations to be assimilated in a typical atmospheric or oceanographic model, the computational resources needed for using a fully dynamical OO mean that this option is usually not feasible. This paper presents a method, based on canonical correlation analysis (CCA), that can be used to generate highly efficient statistical OOs that are based on a dynamical model. These OOs can provide an approximation to the dynamical model at a fraction of the computational cost. One possible application of such an OO is the modelling of the diurnal cycle of sea surface temperature (SST) in ocean general circulation models (OGCMs). Satellites that measure SST measure the temperature of the thin uppermost layer of the ocean. This layer is strongly affected by atmospheric conditions, and its temperature can differ significantly from the water below. This causes a discrepancy between the SST measurements and the upper layer of the OGCM, which typically has a thickness of around 1 m. The CCA OO method is used to parameterise the diurnal cycle of SST. The CCA OO is based on an input dataset from the General Ocean Turbulence Model (GOTM), a high-resolution water column model that has been specifically tuned for this purpose. The parameterisations of the CCA OO are found to be in good agreement with the results from the GOTM and improve upon existing parameterisations, showing the potential of this method for use in data assimilation systems.
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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 | 0,002 |
| 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 ».