On the scale-dependence of the predictability of precipitation patterns by numerical weather prediction models
Notice bibliographique
Résumé
Despite the increased realism of convective-allowing Numerical Weather Prediction (NWP) forecasts, their accuracy has not improved as expected, especially for quantitative precipitation forecasting (QPF). Many factors can account for the poor QPF skill, from intrinsic predictability limitations to shortcomings of the evaluation method. Given the complexity of precipitation processes, more effort is needed to understand their predictability.In this thesis, data from NOAA’s Hazardous Weather Testbed (HWT) forecasting Spring Experiments of 2008-2013 are analyzed to study precipitation predictability at the mesoscale. This unique data set, consisting of high-resolution (4-km grid spacing) ensemble precipitation forecasts covering most of the Continental US, with different types of perturbation methodologies and mesoscale data assimilation, allows the investigation of the QPF sensitivity to different forecast uncertainties.Several questions are addressed. First, a methodology is developed to quantify the loss of precipitation predictability with spatial scale and forecast time. Then, this methodology is applied to the 2008 data to characterize the scale dependence of the predictability of precipitation by an ensemble that has both large-scale initial and lateral boundary condition (IC/LBC) perturbations and varied model physics. The predictability by the ensemble is found to be very short-lived (2 hours for meso-γ scales, and 10 hours for meso-β scales). When compared to radar derived precipitation maps, the ensemble forecasts fully lose skill at meso-β scales after the first 3 hours.The case-dependence of precipitation predictability is also explored. Statistical relationships between predictability and the effect of large-scale forcing are usually weak. However, two different types of precipitation systems can be identified: widespread systems associated with mid-latitude cyclones, and mesoscale systems whose evolution is modulated by the diurnal cycle of solar heating. While the overall predictability differs between these two types of cases, the rate at which predictability is lost with forecast time and spatial scale does not.By applying the methodology to the entire data set of 2008-2013, the impact of different types of ensemble perturbations can be assessed. The results show that all the types of perturbations analyzed here fail to generate sufficient dispersion, but that large-scale IC/LBC uncertainties account for most of the forecast error.The gain in QPF skill achieved through radar-data-assimilation, and the advantage of using these sophisticated NWP models rather than simpler statistical forecasting methods for very-short term forecasting are also discussed.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».