Adaptation Of The Canadian Land Data Assimilation System to Urban Areas
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in surface and hydrological forecasting at Environment and Climate Change Canada (ECCC) were achieved through the more precise initialization of the surface state with the Canadian Land Data Assimilation System (CaLDAS). More recently, a satellite-based approach has been developed (Carrera et al. 2015, 2019; Bélair et al. 2023) and already used for daily operation of the ECCC’s National Surface and River Prediction System. A limitation of this system is that it doesn’t consider adequate representation of urban areas, albeit urban areas represent a tiny portion of the Canadian landscape. Such satellite-based surface data assimilation system is likely to be used also in the next generation of short-term weather prediction for a domain covering Canada and the northern part of USA. In this NWP system, detailed physical processes in the urban canopy are represented with the Town Energy Balance TEB urban scheme and the Soil, Vegetation and Snow scheme SVS. In this context, it is important to adapt the land surface data assimilation system to improve coherency and accuracy in urban areas. This study aims to show the impact of the different steps required towards a more realistic representation of urban areas in CaLDAS. The TEB scheme is added in background state in addition to SVS. Then, the surface canopy temperatures are added in the analyzed variables. Preliminary results for 2022 summer show a global improvement of 3-h forecasts of 2-m air temperature, reducing bias up to 0.5°C over large cities. Impacts of the new method on the soil moisture and snow prescription are also investigated. Implementation of such system could greatly improve the initial conditions used by surface-atmosphere coupled systems for weather and environmental forecasts and analysis in urban areas.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».