The Impact of Dropsonde and Extra Radiosonde Observations during NAWDEX in Autumn 2016
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dropsonde observations from three research aircraft in the North Atlantic region, as well as several hundred additionally launched radiosondes over Canada and Europe, were collected during the international North Atlantic Waveguide and Downstream Impact Experiment (NAWDEX) in autumn 2016. In addition, over 1000 dropsondes were deployed during NOAA’s Sensing Hazards with Operational Unmanned Technology (SHOUT) and Reconnaissance missions in the west Atlantic basin, supplementing the conventional observing network for several intensive observation periods. This unique dataset was assimilated within the framework of cycled data denial experiments for a 1-month period performed with the global model of the ECMWF. Results show a slightly reduced mean forecast error (1%–3%) over the northern Atlantic and Europe by assimilating these additional observations, with the most prominent error reductions being linked to Tropical Storm Karl, Cyclones Matthew and Nicole, and their subsequent interaction with the midlatitude waveguide. The evaluation of Forecast Sensitivity to Observation Impact (FSOI) indicates that the largest impact is due to dropsondes near tropical storms and cyclones, followed by dropsondes over the northern Atlantic and additional Canadian radiosondes. Additional radiosondes over Europe showed a comparatively small beneficial impact.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».