Using Stochastically Perturbed Parameterizations to Represent Model Uncertainty. Part II: Comparison with Existing Techniques in an Operational Ensemble
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability of a stochastically perturbed parameterization (SPP) approach to represent uncertainties in the model component of the Canadian Global Ensemble Prediction System was demonstrated in Part I of this investigation. The goal of this second step in SPP evaluation is to determine whether the scheme represents a viable alternative to the current operational combination of a multiphysics configuration and stochastically perturbed parameterization tendencies (SPPT). An assessment of the impact of each model uncertainty estimate in isolation reveals that, although the multiphysics configuration is highly effective at generating ensemble spread, it is often the result of differing biases rather than a reflection of flow-dependent error growth. Moreover, some of the members of the multiphysics ensemble suffer from large errors on regional scales as a result of suboptimal configurations. The SPP scheme generates a greater diversity of member solutions than the SPPT scheme in isolation, and it has an impact on forecast performance that is similar to that of current operational uncertainty estimates. When the SPP framework is combined with recent upgrades to the model physics suite that are only applicable in the stochastic perturbation context, the quality of global ensemble guidance is significantly improved. Significance Statement The stochastically perturbed parameterization (SPP) technique was introduced in Part I to represent model uncertainties in forecasts generated by an operational global ensemble prediction system. We focus here on the viability of this technique as a replacement for the system’s current uncertainty estimates: multiphysics and stochastic perturbations of physics tendencies. Despite the practical success of this combination, it suffers from physical inconsistencies and poor conservation properties. The adoption of SPP allows the ensemble to benefit from a recent set of model updates that couple with this new representation of model uncertainty to yield significant improvements in the quality of forecasts generated by the system.
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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) | 0,001 | 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 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 ».