Importance of ocean observations to the ECCC global ocean analysis system, GIOPS
Notice bibliographique
Résumé
The Synergistic Observing Network for Ocean Prediction (SynObs) project (https://oceanpredict.org/synobs) seeks to find synergies between ocean observations and ocean prediction through a multi-system approach to an Observing System Experiment (OSE). Best estimates and predictions for locations of eddies, shape of ocean sound speed profiles, ocean currents, sea surface temperature and ocean water masses are important ocean diagnostics for a variety of ocean and/or coupled NWP applications. Skillful estimates of these diagnostics is presumably determined by the quantity and quality of ocean observations used in the ocean state estimation, but the exact value of the observations, and in particular, which observations are most crucial is unknown. In the context of the SynObs project, Environment and Climate Change Canada's (ECCC's) system the Global Ice Ocean Prediction System (GIOPS) has performed several observation withholding experiments. The importance of each withholding experiment will be studied by looking first at our standard innovation metrics of observation minus model misfits in the context of both assimilated observations and withheld profile observations. Further analysis against novel observation metrics, such as an eddy tracking diagnostic comparison, drifting buoy current velocity measurements and sound profile (from T/S profile) comparisons will be detailed. Finally, preliminary results from a set of short lead (10d) coupled forecast runs may also be presented.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».