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Enregistrement W1538472725

Caractérisation de la variabilité interne des modèles régionaux de climat

2008· article· fr· W1538472725 sur OpenAlexfundaboutno aff
Philippe Lucas‐Picher

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésForestryHumanitiesGeographyPolitical sciencePhysicsArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les modèles régionaux de climat (MRC) sont maintenant reconnus comme des outils efficaces pour augmenter la résolution des simulations climatiques à un ordre d'environ 50 km. Cette résolution est jugée nécessaire pour décrire de nombreux impacts liés aux changements climatiques. Un modèle régional de climat (MRC) performe une simulation climatique sur une sous-région du globe. Pour cette raison, un MRC doit utiliser des données pilotes au pourtour de la sous-région pour tenir compte de la circulation atmosphérique qui parcourt le globe. Les données provenant d'un MRC sont de plus en plus utilisées par les décideurs pour prendre des mesures d'adaptation adéquates en fonction des changements climatiques projetés. Pour cette raison, les scientifiques qui livrent les données climatiques aux décideurs doivent fournir les données les plus précises possibles. L'une des incertitudes des projections de changements climatiques produites par les MRC est associée au comportement chaotique du système climatique qui est simulé. En raison de ce comportement, le climat simulé avec un MRC peut diverger d'un autre climat simulé lancé avec des conditions initiales légèrement différentes tout en étant en accord avec les mêmes forçages imposés. La variabilité mesurée entre les simulations lancées avec différentes conditions initiales est appelée variabilité interne. La variabilité interne des MRC est étudiée depuis quelques années. Ces études sont généralement limitées par les ensembles de simulations nécessaires au calcul de la variabilité interne. Ces ensembles comportent généralement peu de simulations qui sont courtes et qui sont intégrées sur de petits domaines. Le premier objectif de cette thèse consistait à vérifier les hypothèses émises dans les articles précédents sur la variabilité interne des MRC en utilisant un ensemble de simulations actuel. Afin de répondre à cet objectif, un ensemble comportant dix simulations de dix ans couvrant l'Amérique du nord a été réalisé avec le modèle régional canadien du climat. L'évolution temporelle de la variabilité interne de cet ensemble pour la pression au niveau moyen de la mer (PNM) et pour la température au niveau de l'abri (TA) révèle un cycle annuel faible avec des valeurs en hiver et au printemps légèrement plus élevées. Ce résultat, qui se distingue de celui des études précédentes; suggère que l'augmentation de la dimension du domaine diminue l'efficacité du contrôle du pilote sur le MRC, ce qui augmente la variabilité interne. Pour les variables étudiées, la variabilité interne augmente généralement d'ouest en est du domaine selon la circulation générale vers l'est. Une comparaison de la variabilité interne avec la variabilité temporelle montre que la variabilité interne pour la PNM est près de son maximum en été dans le nord-est du domaine. Une comparaison du climat de dix ans pour la TA en été de chacune des simulations avec la moyenne d'ensemble montre que la variabilité interne peut avoir un impact important sur le climat simulé. Le deuxième objectif de cette thèse consistait à trouver un outil capable de quantifier le contrôle du pilote sur une simulation effectuée avec un MRC. Cet outil est un traceur qui calcule le temps de résidence des parcelles atmosphériques à l'intérieur du domaine d'un MRC. Ce traceur a été utilisé pour première fois dans l'ensemble de simulations décrit précédemment. Les diagnostiques du climat généré par l'ensemble montre le bon fonctionnement du traceur. Le temps de résidence est plus élevé en été qu'en hiver en liaison avec la circulation atmosphérique qui est plus rapide en hiver. Le temps de résidence augmente d'ouest en est à l'intérieur du domaine aussi en relation avec la circulation atmosphérique générale vers l'est. Un diagramme de disperison généré avec les distributions spatiales de la variabilité interne relative des variables étudiées et du temps de résidence montre que la variabilité interne augmente linéairement avec le temps de résidence similairement en été qu'en hiver. Ce résultat appuie plusieurs études précédentes qui proposaient un lien entre la circulation atmosphérique et la variabilité interne. D'après la relation trouvée, le temps de résidence peut être utilisé comme un indicateur quantitatif du contrôle des données pilotes exercé sur un MRC. On envisage que cet outil sera utile pour les analyses futures effectuées avec les MRC. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Variabilité interne, Modélisation régionale du climat, Ensemble de simulations, Temps de résidence, Climat nord-américain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
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