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이 논문은 ECMWF의 전세계 데이터 동화 시스템에서 사용되는 단기 바람 예보의 오차의 통계적 구조를 분석하며, 북미 지역의 라디오송 데이터와 예보를 검증합니다. 이론을 통해 예측 오차를 수평으로 상관된 예측 오차와 수평으로 상관되지 않은 관측 오차로 나누며, 바람 예측 오차를 대규모, 회전 및 발산 성분의 세 가지 성분으로 나누고 흐름 함수 및 속도 잠재력의 공분산 및 교차 공분산 함수에 대한 스펙트럼 설명을 제공합니다. 계산은 예측 오차와 라디오송 관측 오차에 대한 수직 오차 공분산 행렬의 추정치를 제공하며, 이는 기기 오차와 대표성 오차의 결합 효과를 의미합니다. 기본 가정은 예보 오차가 수평적으로 동질적이고 관측 오차는 수평으로 상관되지 않는다는 것입니다. 여러 중요한 결과가 발견되었습니다. 바람 예측 오차는 바람 관측 오차와 비슷한 크기를 가집니다. 예측 오차는 날씨 규모에 의해 지배되지만, 성층권과 대류권 사이에서 위상이 반전되는 상당한 대규모 바람 오차가 존재합니다. 날씨 규모의 오차는 대체로 대류권에서 비발산적입니다. 북미 및 기타 데이터가 풍부한 지역의 분석 시스템 해상도를 증가시킬 충분한 근거가 있습니다.
Hollingsworth 외 (수요일)는 이 질문을 연구했습니다.
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