Development of Moist Singular Vectors in GRAPES-GEPS and a Preliminary Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
In this study, moist singular vector (MSV) was developed based on GRAPES-GEPS (Global/Regional Assimilation and Prediction System – Global Ensemble Prediction System), the adjoint model of large-scale condensation and cumulus deep convection in GRAPES-4DVar (Four-dimensional variational assimilation). Five consecutive days of numerical experiments were performed for a preliminary evaluation of MSV. The singular values, horizontal distribution structure, spread of MSVs perturbation and its influence on the ensemble prediction were compared for each group of tests. The results showed that in the middle and high latitudes of the northern and southern hemispheres, the addition of both linearized moist physical processes increased the spread of the mid- and low-level SVs, but the linearized large-scale condensation (LC) process plays a leading role in the structure of MSV. The analysis of ensemble forecast shows the inclusion of moist linearized physical processes led to a greater effect of MSV on the rainfall levels of 10 and 25 mm and a slight improvement in anomaly correlation coefficient (ACC) of the atmospheric circulation field, and more obvious improvement due to linearized large-scale condensation. In the future, continuous multi-year testing and tropical-specific analyses are required for operation.
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 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) | 0,003 | 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 ».