From the weather to the climate: a dimensional transition?
Notice bibliographique
Résumé
Based on anisotropic space-time turbulence theory, on lidar and satellite radiances, on in situ spectra of temperature, humidity and wind measurements, and on numerical models of the atmosphere as well as reanalyses, we propose an objective basis upon which to distinguish the weather from the climate. We show that the latter accurately follow the predictions of multiplicative cascade models up to about 7- 10 days. This marks the beginning of a weather/climate transition region which extends up to the cascade outer scale (time T) of about 20- 30 days (depending somewhat on the atmospheric field), after which the climate regime begins. We bolster this interpretation by empirically constructing space-time ("Stommel") diagrammes; we obtain near linear relations between time and (horizontal) space and theoretically predicted power law relations between the vertical and time up until the end of the weather regime (10000 km in the horizontal, 10 km in the vertical, 10 days in time). Going beyond the weather regime to time scales higher than T, we see that the spectra flatten out into a "spectral plateau". Using multiplicative space-time cascade models over scales much longer than T, we find that the flattening is nearly as expected and is caused by the transition from a full space-time weather process at scales below T to an increasingly time only type process at larger scales. Further evidence for this "dimensional transition" is the empirical finding that the same type of statistical variability (i.e. probability distributions) persists up to about a year in in situ temperature, humidity and wind statistics and up to tens of years in the 20th Century reanalyses. For long enough periods however we find that new scaling climate processes begin to dominate.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».