Operational Assimilation of GOES Imager Water Vapor Channel at MSC
Notice bibliographique
Résumé
The assimilation of GOES imager radiance data at 6.7 micron (channel 3) was made operational in the Canadian Meteorological Center (CMC) global 3Dvar analysis system June 19th 2003. GOES imager channel 3 is sensible to moisture in the atmosphere at 500 to 250 mb. The MSCFAST physical radiative transfer model is used as forward operator (Garand et al. 1999). This implementation of GOES water vapor radiances was made in the same time as ATOVS AMSU B radiance data were added in the assimilation system. Impact on water vapor fields of these two data sets assimilated separately is quite similar for overlapping areas in the 500 to 250 mb layer. The improvement of adding independently GOES imager channel 3 on moisture analysis and forecasts is shown. Positive impact on the quality of forecasted moisture fields is present up to 48 hours. Quantitative precipitation forecasts improvement over North America is also noted. The monitoring suite of data treatment shows stable innovations statistics. Furthermore geographical maps of monthly averages of innovations show no viewing angle bias problems yet significant local monthly mean corrections. These data are to be implemented in the regional system as the new main frame computer becomes
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,002 |
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 ».