A 10 km North American precipitation and land-surface reanalysis based on the GEM atmospheric model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Environment and Climate Change Canada has initiated the production of a 1980–2018, 10 km, North American precipitation and surface reanalysis. ERA-Interim is used to initialize the Global Deterministic Reforecast System (GDRS) at a 39 km resolution. Its output is then dynamically downscaled to 10 km by the Regional Deterministic Reforecast System (RDRS). Coupled with the RDRS, the Canadian Land Data Assimilation System (CaLDAS) and Precipitation Analysis (CaPA) are used to produce surface and precipitation analyses. All systems used are close to operational model versions and configurations. In this study, a 7-year sample of the reanalysis (2011–2017) is evaluated. Verification results show that the skill of the RDRS is stable over time and equivalent to that of the current operational system. The impact of the coupling between RDRS and CaLDAS is explored using an early version of the reanalysis system which was run at 15 km resolution for the period 2010–2014, with and without the use of CaLDAS. Significant improvements are observed with CaLDAS in the lower troposphere and surface layer, especially for the 850 hPa dew point and absolute temperatures in summer. Precipitation is further improved through an offline precipitation analysis which allows the assimilation of additional observations of 24 h precipitation totals. The final dataset should be of particular interest for hydrological applications focusing on transboundary and northern watersheds, where existing products often show discontinuities at the border and assimilate very few – if any – precipitation observations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».