Assimilation of GOSAT Methane in the Hemispheric CMAQ; Part I: Design of the Assimilation System
Notice bibliographique
Résumé
We present a parametric Kalman filter data assimilation system using GOSAT methane observations within the hemispheric CMAQ model. The assimilation system produces forecasts and analyses of concentrations and explicitly computes its evolving error variance while remaining computationally competitive with other data assimilation schemes such as 4-dimensional variational (4D-Var) and ensemble Kalman filter (EnKF). The error variance in this system is advected using the native advection scheme of the CMAQ model and updated at each analysis while the error correlations are kept fixed. We discuss extensions to the CMAQ model to include methane transport and emissions (both anthropogenic and natural) and perform a bias correction for the GOSAT observations. The results using synthetic observations show that the analysis error and analysis increments follow the advective flow while conserving the information content (i.e., total variance). We also demonstrate that the vertical error correlation contributes to the inference of variables down to the surface. In a companion paper, we use this assimilation system to obtain optimal assimilation of GOSAT 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 | 0,000 |
| 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 ».