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Enregistrement W2934466888 · doi:10.5194/amt-12-1999-2019

Investigation of observational error sources in multi-Doppler-radar three-dimensional variational vertical air motion retrievals

2019· article· en· W2934466888 sur OpenAlexaff
Mariko Oue, Pavlos Kollias, Alan Shapiro, Aleksandra Tatarevic, Toshihisa Matsui

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesU.S. Department of EnergyBiological and Environmental ResearchOffice of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésRadarWeather Research and Forecasting ModelMesoscale meteorologyAdvectionMeteorologyEnvironmental scienceRemote sensingDoppler radarWeather radarSampling (signal processing)Mesoscale convective systemGeologyComputer scienceGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-Doppler-radar network observations have been used in different configurations over the last several decades to conduct three-dimensional wind retrievals in mesoscale convective systems. Here, the impacts of the selected radar volume coverage pattern (VCP), the sampling time for the VCP, the number of radars used, and the added value of advection correction on the retrieval of the vertical air motion in the upper part of convective clouds are examined using the Weather Research and Forecasting (WRF) model simulation, the Cloud Resolving Model Radar SIMulator (CR-SIM), and a three-dimensional variational multi-Doppler-radar retrieval technique. Comparisons between the model truth (i.e., WRF kinematic fields) and updraft properties (updraft fraction, updraft magnitude, and mass flux) retrieved from the CR-SIM-generated multi-Doppler-radar field are used to investigate these impacts. The findings are that (1) the VCP elevation strategy and sampling time have a significant effect on the retrieved updraft properties above 6 km in altitude; (2) 2 min or shorter VCPs have small impacts on the retrievals, and the errors are comparable to retrievals using a snapshot cloud field; (3) increasing the density of elevation angles in the VCP appears to be more effective to reduce the uncertainty than an addition of data from one more radar, if the VCP is performed in 2 min; and (4) the use of dense elevation angles combined with an advection correction applied to the 2 min VCPs can effectively improve the updraft retrievals, but for longer VCP sampling periods (5 min) the value of advection correction is challenging. This study highlights several limiting factors in the retrieval of upper-level vertical velocity from multi-Doppler-radar networks and suggests that the use of rapid-scan radars can substantially improve the quality of wind retrievals if conducted in a limited spatial domain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,143 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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