Latent Heat Nudging in the Canadian High-Resolution (2.5 km) Regional Deterministic Prediction System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the application of latent heat nudging (LHN) for the assimilation of radar-derived precipitation rates in the 2.5-km High-Resolution Deterministic Prediction System (HRDPS) operated by Environment and Climate Change Canada. One goal of this study is to document the overall impact of applying LHN in the most recent operational implementation of the HRDPS. On average, for 110 forecasts conducted over a 2-month period in 2016, LHN is shown to improve a composite NWP index (measuring the average change in RMSE over many variables and observation types) by ∼1.5% compared to a control experiment with no LHN. For winds between 400 and 100 hPa, reductions in RMSE between 1% and 4% are found for lead times up to 48 h. For precipitation, improvements for lead times up to 6 h are shown. Another goal of this study is to quantify the relative contributions for certain components of the LHN implementation. The features being investigated are the inclusion of LHN within the assimilation cycle, the use of idealized heating profiles and the conservation of relative humidity. The 2-month forecasting experiments are conducted with these components deactivated in turn. By comparing these experiments, it is found that the inclusion of LHN in the assimilation cycle has the largest impact. It is also found that the use of idealized profiles in locations where precipitation is observed but not simulated is a critical aspect of this implementation of LHN. A case study is also provided to illustrate the impact of LHN on altitude winds.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».