Use of single Doppler radar observations in data assimilation at convective scale with model as a weak constraint
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we have considered several aspects of the McGill radar assimilation system. Currently, information other than radar observations is included in the assimilation system: the forecast of a high-resolution numerical weather prediction model. Besides, the structure of errors of this background term has been improved using a recursive filter. With single-Doppler S-band radar observations, the analyses from the assimilation system proved to successfully generate convection in a rainfall-free background. Furthermore, the system successfully simulated the evolution of a convective storm for more than 30 minutes. To account for the rapid evolution of the convective storms and to correct the forecast errors with time, a cycling process has also been applied. The cycling process helps to maintain the intensity of storm cells for a longer period of time. However, a comparison of radar observations with the 90-min simulation indicated an error in the position of the convective cells. Errors in forecasts, frequently referred to as background errors, result from errors in the initial conditions that grow through non-linear model equations with imperfect physical parameterizations. However, estimating forecast errors is not straightforward since the true atmospheric state is never exactly known. Ensemble forecasting is a feasible way to characterize the structure of forecasting errors and represent the probability distribution of plausible atmospheric states. In our work, an ensemble scheme has been applied to understand the structure of background errors at convective scale. The analysis has consisted in perturbing radar observations with two sets of simulated errors: one that neglects the spatial correlation of radar errors, and another where their spatial correlation is prescribed. The sensitivity of the system to such perturbations has been studied over a convective case. The results demonstrated that neglecting the correlation of radar errors badly limits the spread of ensembles and underestimates the model error correlation. In addition, further studies on the cross-correlations between different control variables illustrated the strong connection between the dynamics and the microphysical processes as depicted by the model. Our work also included the analysis of the different features of the background error within and outside the precipitation regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».