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Enregistrement W4391359480 · doi:10.5194/egusphere-2023-3129

Technical Note: Evaluation of the Copernicus Atmosphere Monitoring Service Cy48R1 upgrade of June 2023

2024· preprint· en· W4391359480 sur OpenAlexfundno aff
Henk Eskes, Athanasios Tsikerdekis, Melanie Ades, Mihai Alexe, Anna Benedictow, Y. Bennouna, Lewis R. Blake, Idir Bouarar, Simon Chabrillat, Richard Engelen, Quentin Errera, Johannes Flemming, Sébastien Garrigues, Jan Griesfeller, Vincent Huijnen, Luka Ilić, Antje Inness, John Kapsomenakis, Zak Kipling, Bavo Langerock, Augustin Mortier, Mark Parrington, Isabelle Pison, Mikko R. A. Pitkänen, Samuel Rémy, Andreas Richter, Anja Schoenhardt, Michael Schulz, V. Thouret, Thorsten Warneke, Christos Zerefos, Vincent‐Henri Peuch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterNational Oceanic and Atmospheric AdministrationEuropean Organization for the Exploitation of Meteorological SatellitesEuropean CommissionNetherlands Space OfficeLangley Research CenterNational Aeronautics and Space AdministrationEuropean Space AgencyUniversity of Waterloo
Mots-clésCopernicusUpgradeAtmosphere (unit)Environmental scienceService (business)MeteorologyBusinessAstrobiologyComputer sciencePhysicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) is providing daily analyses and forecasts of the composition of the atmosphere, including the reactive gases such as O3, CO, NO2, HCHO, SO2, aerosol species and greenhouse gases. The global CAMS analysis system (IFS-COMPO) is based on the ECMWF Integrated Forecast System (IFS) for numerical weather prediction (NWP), and assimilates a large number of composition satellite products on top of the meteorological observations ingested in IFS. The CAMS system receives regular upgrades, following the upgrades of IFS. The last upgrade, Cy48R1, operational since 27 June 2023, was major with a large number of code changes, both for COMPO and for NWP. The main COMPO innovations include the introduction of full stratospheric chemistry, a major update of the emissions, of the aerosol model, including the representation of secondary organic aerosol, several updates of the dust life cycle and optics, inorganic chemistry in the troposphere, and the assimilation of VIIRS AOD and TROPOMI CO. The CAMS Cy48R1 upgrade was validated using a large number of independent measurement datasets, including surface in situ, surface remote sensing, routine aircraft and balloon and satellite observations. In this paper we present the validation results for Cy48R1 by comparing with the skill of the previous operational system (Cy47R3), with the independent observations as reference, for the period October 2022 to June 2023 during which daily forecasts from both cycles are available. Major improvements in skill are found for the ozone profile in the lower-middle stratosphere and for stratospheric NO2 due to the inclusion of full stratospheric chemistry. Stratospheric trace gases compare well with ACE-FTS observations between 10–200 hPa, with larger deviations between 1–10 hPa. The impact of the updated emissions is especially visible over East Asia and is beneficial for the trace gases O3, NO2, and SO2. The CO column assimilation is now anchored by IASI instead of MOPITT which is beneficial for most of the CO comparisons, and the assimilation of TROPOMI CO data improves the model CO field in the troposphere. In general the aerosol optical depth has improved globally, but the dust evaluation shows more mixed results. The results of the 47 comparisons are summarised in a score card, which shows that 83 % of the evaluation datasets show a neutral or improved performance of Cy48R1 compared to the previous operational CAMS system, while 17 % indicate a (slight) degradation. This demonstrates the overall success of this upgrade.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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