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Enregistrement W4225304543 · doi:10.1002/qj.4300

Impact of the Aeolus <scp>Level‐2B horizontal line‐of‐sight</scp> winds in the <scp>Environment and Climate Change Canada</scp> global forecast system

2022· article· en· W4225304543 sur OpenAlexafffundabout
Stéphane Laroche, Judy St‐James

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEnvironmental scienceMeteorologySatelliteLidarClimatologyData assimilationNumerical weather predictionAtmospheric sciencesWind speedTroposphereRemote sensingGeographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The European Space Agency Aeolus mission was launched in August 2018. This satellite carries the first Doppler lidar able to provide global measurements of wind profiles. Aeolus Level‐2B products have been generated and monitored by the European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts (ECMWF) in near real‐time since a few weeks after the launch. These products include the horizontal line‐of‐sight (HLOS) winds that are suitable for data assimilation in numerical weather prediction systems. This article presents a series of observing system experiments conducted over summer 2019 to assess the value of the Level‐2B HLOS winds and their impact on the Environment and Climate Change Canada global forecasts. The impact of atmospheric motion vectors (AMVs) on forecasts is also examined and compared with the impact of HLOS winds. Two datasets are used: the HLOS winds produced in near real‐time at ECMWF and those reprocessed later in fall 2020. It is found that the near real‐time data are significantly biased and should be corrected. A look‐up table bias correction based on observation minus background departures is applied to this dataset as initially proposed by ECMWF. The reprocessed data are of better quality and bias corrected using the telescope's primary mirror temperature variations as predictor. The impacts of the near real‐time and reprocessed HLOS winds on forecasts are generally positive for both temperature and wind. The impacts are largest in the troposphere over the Tropics and polar regions. The positive impacts on forecasts are larger with the reprocessed data, particularly in the stratosphere, where a significant degradation over the Southern Hemisphere is found from assimilating the near real‐time data. The normalized forecast error reductions at days 1 and 2 for the wind are ∼1.25% over the Tropics and Southern Hemisphere. The positive impact of the HLOS winds on forecasts is enhanced by ∼40% when the AMVs are not assimilated in the control experiment. The forecast error reduction from assimilating AMVs is, however, two times larger than from assimilating HLOS winds in the extratropics. Conversely, the impact of HLOS winds on forecasts is generally larger in the Tropics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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