Assimilation of GOSAT Methane in the Hemispheric CMAQ; Part II: Results Using Optimal Error Statistics
Notice bibliographique
Résumé
We applied the parametric variance Kalman filter (PvKF) data assimilation designed in Part I of this two-part paper to GOSAT methane observations with the hemispheric version of CMAQ to obtain the methane field (i.e., optimized analysis) with its error variance. Although the Kalman filter computes error covariances, the optimality depends on how these covariances reflect the true error statistics. To achieve more accurate representation, we optimize the global variance parameters, including correlation length scales and observation errors, based on a cross-validation cost function. The model and the initial error are then estimated according to the normalized variance matching diagnostic, also to maintain a stable analysis error variance over time. The assimilation results in April 2010 are validated against independent surface and aircraft observations. The statistics of the comparison of the model and analysis show a meaningful improvement against all four types of available observations. Having the advantage of continuous assimilation, we showed that the analysis also aims at pursuing the temporal variation of independent measurements, as opposed to the model. Finally, the performance of the PvKF assimilation in capturing the spatial structure of bias and uncertainty reduction across the Northern Hemisphere is examined, indicating the capability of analysis in addressing those biases originated, whether from inaccurate emissions or modelling error.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».