Deliverable 2.12 Observational gaps revealed by model sensitivity to observations
Notice bibliographique
Résumé
To understand the quality of the existing observing system in the Arctic to capture important elements of change over the Arctic we performed a gap analysis with respect to the Arctic Ocean, the Arctic atmosphere and the high-latitude carbon-monitoring network. The main points of the findings are: 1) The ocean observing system: The satellite altimeter system is a critical system to monitor the high-frequency variability. Due to the presence of sea ice in winter time, most of the area can be observed only every 5-10 days, leading to large observing gaps. Closing the gap can be done with new arrays of bottom pressure sensor ssuch as tide gauges or moorings in the ocean bottom. In addition, high-frequency transport measurements are required in the Fram, Davis Straights, the Barents Sea Opening, and north of the Laptev Sea. On the seasonal cycle, bottom pressure observations from GRACE are required to monitor the mass related variability and sea-ice observations are crucial for monitoring the halosteric related variability. On decadal time scales,it is important to have a sufficient hydrographic observing component capable of capturing temperature and salinity changes over the entire Arctic Ocean from the surface to the bottom. New algorithms that can recover sea level from sea ice covered areas may help to improve current satellite altimeter systems,and to improve the ability to monitor the Beaufort Gyre. 2) The atmosphere observing system: The density of the existing radiosonde observation network is not the most critical factor for the quality of T850 forecast. Instead,the results pointed out that stations on small islands in the middle of the Atlantic Ocean are critical for the quality of analysis. The Central Arctic Ocean and the Northern North-Atlantic would prob-ably benefit most from new sounding stations. Efforts to improve the quality of radiosonde observations, especially in Russia, would be very beneficial for the quality of T850 forecasts in the Arctic and sub-Arctic. Current data assimilation systems are probably not adequate to optimally exploit the information from the existing observational network. 3) GHG fluxes observing system: The existing network of pan-Arctic atmospheric monitoring sites provides continuous, well-calibrated observations on atmospheric greenhouse gas mixing ratios, generating basic information to quantify surface-atmosphere greenhouse gas exchange processes for most regions in Canada, Europe and Western Russia; also the Arctic Ocean receives good overall data coverage. Regions showing limited data coverage include the Russian Far East, Western Alaska, and the Eastern Canadian Provinces. Areas where footprint coverage gaps exist seasonally include parts of Western Russia and Central Siberia. Investments in observational infrastructure in any of these areas would be beneficial to increase the overall coverage of the pan-Arctic atmospheric network for greenhouse gases.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,270 | 0,132 |
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 ».