A Heuristic Approach for Precipitation Data Assimilation: Effect of Forecast Errors and Assimilation of NCEP Stage IV Precipitation Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, Pérez Hortal et al. introduced a simple data assimilation (DA) technique named localized ensemble mosaic assimilation (LEMA) for the assimilation of radar-derived precipitation observations. The method constructs an analysis by assigning to each model grid point the information from the ensemble member that is locally closest to the precipitation observations. This study explores the effects of the forecasts errors in the performance of the method using a series of observing system simulation experiments (OSSEs) with different magnitudes of forecast errors employing a small ensemble of 20 members. The ideal experiments show that LEMA is able to produce forecasts with considerable and long-lived error reductions in the fields of precipitation, temperature, humidity, and wind. Nonetheless, the quality of the analysis deteriorates with increasing forecast errors beyond the spread of the ensemble. To overcome this limitation, we expand the spread of the ensemble used to construct the analysis mosaic by considering states at different times and states from forecasts initialized at different times (lagged forecasts). The ideal experiments show that the additional information in the expanded ensemble improves the performance of LEMA, producing larger and long-lived improvements in the state variables and in the precipitation forecast quality. Finally, the potential of LEMA is explored in real DA experiments using actual Stage IV precipitation observations. When LEMA uses only the background members, the quality of the precipitation forecast shows small or no improvements. However, the expanded ensemble improves the LEMA’s effectiveness, producing larger and more persistent improvements in precipitation forecasts.
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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 | 0,001 |
| 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 ».