A Multi-Year Evaluation of Doppler Lidar Wind-Profile Observations in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Doppler light detection and ranging (lidar) wind profilers have proven their capability to measure vertical wind profiles with an accuracy comparable to anemometers and radiosondes. However, most of these comparisons were performed over short time periods or at mid-latitudes. This study presents a multi-year assessment of the accuracy of Doppler lidar wind-profile measurements in the Arctic by comparing them with coincident radiosonde observations, and excellent agreement was observed. The suitability of the Doppler lidar for verification case studies of operational numerical weather prediction (NWP) models during the World Meteorological Organization’s Year of Polar Prediction is also demonstrated, by using Environment and Climate Change Canada’s (ECCC) global environmental multiscale model (GEM-2.5 km and GEM-10 km). Since 2016, identical scanning Doppler lidars were deployed at two supersites commissioned by ECCC as part of the Canadian Arctic Weather Science project. The supersites are located in Iqaluit (64°N, 69°W) and Whitehorse (61°N, 135°W) with a third Halo Doppler lidar located in Squamish (50°N, 123°W). Two lidar wind-profile measurement methodologies were investigated; the velocity-azimuth display method exhibited a smaller average bias (−0.27 ± 0.02 m/s) than the Doppler beam-swinging method (–0.46 ± 0.02 m/s) compared to the sonde. Comparisons to ECCC’s NWP models indicate good agreement, more so during the summer months, with an average bias < 0.71 m/s for the higher-resolution (GEM-2.5 km) ECCC models at Iqaluit. Larger biases were found in the mountainous terrain of Whitehorse and Squamish, likely due to difficulties in the model’s ability to resolve the topography. This provides evidence in favor of using high temporal resolution lidar wind-profile measurements to complement radiosonde observations and for NWP model verification and process studies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».