The Modular and Integrated Data Assimilation System at Environment and Climate Change Canada (MIDAS v3.9.1)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Modular and Integrated Data Assimilation System (MIDAS) software (version 3.9.1) is described in terms of its range of functionality, modular software design, parallelization strategy, and current uses within real-time operational and experimental systems. MIDAS is developed at Environment and Climate Change Canada for both operational and research applications, including all atmospheric data assimilation (DA) elements of the Canadian operational numerical weather prediction systems. The described version of MIDAS is part of the Canadian prediction systems that became operational in June 2024. The software is designed to be sufficiently general to enable other DA applications, including atmospheric constituents (e.g. ozone), sea ice, and sea surface temperature. In addition to describing the current MIDAS applications, a sample of the results from these systems is presented to demonstrate their performance in comparison with either systems from before the switch to using MIDAS software or similar systems at other numerical weather prediction (NWP) centres. The modular software design also allows the code that implements high-level components (e.g. observation operators, error covariance matrices, state vectors) to easily be used in many different ways depending on the application, such as for both variational and ensemble DA algorithms, for estimating the observation impact on short-term forecasts, and for performing various observation pre-processing procedures. The use of a single common DA software package for multiple components of the Earth system provides both practical and scientific benefits, including the facilitation of future research on DA approaches that explicitly include the coupled connections between multiple Earth system components. To this end, work is currently underway to allow the use of MIDAS DA algorithms for initializing both deterministic and ensemble three-dimensional ocean model forecasts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».