Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Initial conditions of current numerical weather prediction systems insufficiently represent the sharp vertical gradients across the midlatitude tropopause. Data assimilation may provide a means to improve the tropopause structure by correcting the erroneous background forecast towards the observations. In this paper, the influence of assimilating radiosonde observations on the tropopause structure, i.e., the sharpness and altitude, is investigated in the ECMWF IFS. We evaluate 9729 midlatitude radiosondes launched during one month in autumn 2016. About 500 of these radiosondes, launched on request during the North Atlantic Waveguide Downstream impact Experiment (NAWDEX) field campaign, were used to set up an observing system experiment (OSE). The OSE comprises two cycled assimilation forecast experiments, one with and one without the non-operational soundings. The influence on the tropopause is assessed in a statistical, tropopause–relative evaluation of observation departures of temperature, static stability (N2), wind speed and wind shear from the background forecast and the analysis. The background temperature is overestimated at the tropopause (warm bias, ~1 K) and underestimated in the lower stratosphere (cold bias, −0.3 K) leading to an underestimation of the abrupt vertical increase of N2 at the tropopause. We show that the increments (differences of analysis and background) reduce background biases and improve the tropopause sharpness. Profiles with sharper tropopause exhibit stronger background biases and, in turn, an increased positive influence of the observations on temperature and N2 in the analysis. Wind speed is underestimated in the background, especially in the upper troposphere (~1 m s−1), but the assimilation improves the wind profile. For the strongest winds the background bias is roughly halved. The positive influence on the analysis wind distribution is associated with an increase of vertical wind speed shear, which is underestimated above the tropopause. In addition to the tropopause sharpening, we detect a shift of the analysis tropopause altitude towards the observations. The comparison of the OSE runs highlights that the main contribution to the tropopause sharpening can be attributed to the radiosondes. This study shows that data assimilation improves wind and temperature gradients across the tropopause, but the sharpening is small compared to the model biases. Hence, the analysis still systematically underestimates the tropopause sharpness which may negatively impact weather and climate forecasts.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,211 | 0,166 |
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 ».