Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The interpolation process is the most computationally expensive step of the semi-Lagrangian (SL) approach for solving advection which is commonly used in numerical weather prediction (NWP) models. It has a significant impact on the accuracy of the solution and can potentially be the most expensive part of model integration. The sweep algorithm, which was first described by Mortezazadeh and Wang (2017), performs SL interpolation with the same computational cost as a third order polynomial scheme but with the accuracy of a fourth order interpolation scheme. This improvement is achieved by using two 3rd-order backward and forward polynomial interpolation schemes in two consecutive time steps. In this paper, we present a new application of the sweep algorithm within the context of global forecasts produced with Environment Climate Change Canada’s Global Environmental Multiscale (GEM) model. Results show that the sweep interpolation scheme is computationally more efficient compared to a conventional fourth order polynomial scheme, especially evident for increasing number of several advected several passive tracers. An additional advantage of this new approach is that its implementation in a chemical and weather forecast models requires minimum modifications of the interpolation weighting coefficients. An analysis of the computational performance for a set of theoretical benchmarks as well as a global ozone forecast experiment show that up to 15 % reduction in total wall clock time is achieved. Forecasting experiments using the global version of the GEM model and the new interpolation show that the sweep interpolation can perform very well in predicting ozone distribution, especially in the tropopause region where transport processes play a significant role.
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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 | 0,004 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,134 | 0,111 |
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 ».